NumPy Bitwise OR Pratique

Introduction

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser la fonction bitwise_or() de la bibliothèque NumPy. Cette fonction est utilisée pour effectuer une opération OU binaire. Nous allons aborder sa syntaxe de base, ses paramètres et fournir de nombreux exemples de code.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importation de la bibliothèque

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque NumPy :

import numpy as np

Utilisation de la fonction bitwise_or() avec deux valeurs scalaires

Maintenant, illustrons l'utilisation de la fonction bitwise_or() avec deux valeurs scalaires.

num1 = 15
num2 = 20

output = np.bitwise_or(num1, num2)

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

Sortie :

The bitwise OR of 15 and 20 is: 31

Dans cet exemple, nous avons utilisé la fonction bitwise_or() pour effectuer une opération OU binaire sur les deux valeurs scalaires, num1 et num2.

Utilisation de la fonction bitwise_or() avec deux tableaux

Maintenant, utilisons la fonction bitwise_or() avec deux tableaux :

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)

Sortie :

The output array after bitwise_or: [  3  13 247]

Dans cet exemple, nous avons utilisé la fonction bitwise_or() pour effectuer une opération OU binaire sur les deux tableaux, ar1 et ar2, et la sortie est stockée dans le tableau output_arr.

Utilisation du paramètre where

Vous pouvez également utiliser le paramètre where pour indiquer une condition qui est diffusée sur l'entrée :

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)

Sortie :

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

Dans cet exemple, nous avons utilisé le paramètre where pour effectuer une opération OU binaire sur des valeurs d'entrée spécifiques en fonction de la condition booléenne spécifiée.

Utilisation du paramètre dtype

Vous pouvez également utiliser le paramètre dtype pour spécifier le type de données de la sortie :

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)

Sortie :

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

Dans cet exemple, nous avons utilisé le paramètre dtype pour spécifier le type de données du tableau de sortie.

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à connaître la fonction bitwise_or() de la bibliothèque NumPy. Nous avons expliqué sa syntaxe de base et ses paramètres, notamment x1, x2, out, where, casting, order, dtype, subok, signature et extobj. Nous avons ensuite fourni plusieurs exemples de code pour illustrer l'utilisation de la fonction.