Práctica de Operador Lógico Bit a Bit en NumPy

Introducción

En este tutorial, aprenderá sobre la función bitwise_or() de la biblioteca NumPy. Esta función se utiliza para realizar la operación OR bit a bit. Cubriremos su sintaxis básica, parámetros y proporcionaremos múltiples ejemplos de código.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importando la biblioteca

Primero, necesitamos importar la biblioteca NumPy:

import numpy as np

Usando la función bitwise_or() con dos valores escalares

Ahora, ilustremos el uso de la función bitwise_or() con dos valores escalares.

num1 = 15
num2 = 20

output = np.bitwise_or(num1, num2)

print("The bitwise OR of 15 and 20 is:", output)

Salida:

The bitwise OR of 15 and 20 is: 31

En este ejemplo, hemos utilizado la función bitwise_or() para realizar la operación OR en los dos valores escalares, num1 y num2.

Usando la función bitwise_or() con dos arrays

Ahora, usemos la función bitwise_or() con dos arrays:

ar1 = np.array([2, 8, 135])
ar2 = np.array([3, 5, 115])

output_arr = np.bitwise_or(ar1, ar2)

print("The output array after bitwise_or:", output_arr)

Salida:

The output array after bitwise_or: [  3  13 247]

En este ejemplo, hemos utilizado la función bitwise_or() para realizar la operación OR en los dos arrays, ar1 y ar2, y la salida se almacena en el array output_arr.

Usando el parámetro where

También puede usar el parámetro where para indicar una condición que se transmite sobre la entrada:

x = np.array([1, 3, 5, 7])
y = np.array([8, 6, 4, 2])

output = np.bitwise_or(x, y, where=[True, False, True, False])

print("The output after bitwise_or operation:", output)

Salida:

The output after bitwise_or operation: [ 8  3  5  2]

En este ejemplo, hemos utilizado el parámetro where para realizar la operación OR en valores de entrada específicos basados en la condición booleana especificada.

Usando el parámetro dtype

También puede usar el parámetro dtype para especificar el tipo de datos de la salida:

x = np.array([1, 3, 5, 7], dtype=np.int32)
y = np.array([8, 6, 4, 2], dtype=np.uint8)

output = np.bitwise_or(x, y, dtype=np.int64)

print("The output after bitwise_or operation:", output)

Salida:

The output after bitwise_or operation: [ 8  7  5  7]

En este ejemplo, hemos usado el parámetro dtype para especificar el tipo de datos del array de salida.

Resumen

En este tutorial, aprendimos sobre la función bitwise_or() de la biblioteca NumPy. Explicamos su sintaxis básica y parámetros, incluyendo x1, x2, out, where, casting, order, dtype, subok, signature y extobj. Luego proporcionamos múltiples ejemplos de código para ilustrar el uso de la función.