Función de desplazamiento hacia la izquierda de Numpy

Introducción

La función left_shift() es una operación binaria de la biblioteca NumPy, que realiza la operación de desplazamiento hacia la izquierda en los bits de un entero. Este tutorial lo guiará a través de la sintaxis básica, los parámetros y los valores devueltos de la función left_shift(). También incluirá algunos ejemplos de uso de la función.

Consejos sobre la VM

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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 su retroalimentación después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar la biblioteca NumPy

Primero, debemos importar la biblioteca NumPy para utilizar la función left_shift().

import numpy as np

Usar left_shift() en un solo valor

La función left_shift() se utiliza para desplazar los bits hacia la izquierda de un solo valor entero por el número especificado de bits. Aquí hay un ejemplo:

input_num = 40
bit_shift = 2

output = np.left_shift(input_num, bit_shift)

print(f"Después de desplazar {bit_shift} bits hacia la izquierda, el valor es: {output}")

Salida:

Después de desplazar 2 bits hacia la izquierda, el valor es: 160

Usar left_shift() en una matriz de valores

La función left_shift() también se puede utilizar en una matriz de valores enteros. En este caso, la función realizará la operación de desplazamiento hacia la izquierda en cada elemento de la matriz. Aquí hay un ejemplo:

input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])

output = np.left_shift(input_arr, bit_shift)

print(f"Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz es:\n{output}")

Salida:

Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz es:
[ 16 128 320]

La función left_shift() aplicó la operación de desplazamiento hacia la izquierda en cada elemento de ambas matrices.

Especificar una matriz de salida

Puede especificar una matriz de salida para almacenar los resultados de la operación de desplazamiento hacia la izquierda. Si proporciona una matriz de salida, la función actualizará esa matriz en lugar de asignar una nueva. La matriz de salida debe ser transmisible a la misma forma que la matriz de entrada. Aquí hay un ejemplo:

input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])

output = np.zeros_like(input_arr, dtype=np.int64)

np.left_shift(input_arr, bit_shift, out=output)

print(f"Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz de salida es:\n{output}")

Salida:

Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz de salida es:
[ 16 128 320]

Especificar una condición en la salida

También puede especificar una condición para el parámetro where para establecer los valores de la matriz de salida. El parámetro where es una matriz booleana que es transmisible a las matrices de entrada. Aquí hay un ejemplo:

input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])

output = np.zeros_like(input_arr, dtype=np.int64)
condition = np.array([True, False, True])

np.left_shift(input_arr, bit_shift, out=output, where=condition)

print(f"Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz de salida es:\n{output}")

Salida:

Después de desplazar los bits hacia la izquierda, la matriz de salida es:
[ 16   8 320]

El parámetro where estableció los primeros y terceros elementos de la matriz de salida de acuerdo con la condición que especificamos.

Resumen

Este tutorial proporcionó una panorámica de la función left_shift() de la biblioteca NumPy. Explicamos la sintaxis básica y los parámetros y luego demostramos los valores devueltos por esta función. También proporcionamos ejemplos de código para usar la función en un solo valor y una matriz de valores y cómo especificar una matriz de salida y una condición en la salida.