Introdução
NumPy é uma biblioteca popular de computação científica que usamos para realizar operações numéricas em Python. Ela possui uma vasta coleção de funções matemáticas que auxiliam na execução de operações matemáticas com a ajuda do módulo Numpy. Neste laboratório, abordaremos a operação binária bitwise_and na biblioteca Numpy.
Dicas da VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importando o Módulo Numpy
Para usar a biblioteca NumPy, precisamos importá-la. No trecho de código fornecido abaixo, importamos o módulo NumPy.
import numpy as np
Entendendo a Operação Bitwise AND
A função bitwise_and() calcula o bit-wise and da representação binária subjacente dos inteiros no array de entrada. A tabela verdade da operação bit-wise AND é fornecida abaixo:
| A | B | A & B |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
Devemos ter esses valores em mente ao realizar a operação bitwise and em quaisquer entradas.
Sintaxe da função bitwise_and()
A seguir está a sintaxe de bitwise_and():
numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype,subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_and'>
Parâmetros
x1,x2: Estes dois são arrays de entrada e, com esta função, apenas tipos inteiros e booleanos são tratados. Sex1.shape != x2.shape, então eles devem ser broadcastable (transmitíveis) para uma forma comum (e esta forma se tornará a forma da saída).out: Este parâmetro indica principalmente um local no qual o resultado é armazenado. Se este parâmetro for fornecido, ele deve ter uma forma que os inputs transmitam. Se este parâmetro não for fornecido ou for None, então um array recém-alocado é retornado.where: Este parâmetro é usado para indicar uma condição que é transmitida sobre a entrada. Naqueles locais onde a condição é True, o arrayoutserá definido para o resultado bit-wise AND, caso contrário, o arrayoutreterá seu valor original.dtype: argumento opcional usado para definir o tipo de dados da saída.
Realizando a Operação Bitwise AND em Escalares
No exemplo abaixo, ilustraremos o uso da função bitwise_and() para realizar uma operação bitwise and em dois valores escalares.
num1 = 15
num2 = 20
print("O número de entrada 1 é :", num1)
print("O número de entrada 2 é :", num2)
output = np.bitwise_and(num1, num2)
print("O bitwise_and de 15 e 20 é: ", output)
A saída do código acima seria:
O número de entrada 1 é : 15
O número de entrada 2 é : 20
O bitwise_and de 15 e 20 é: 4
Realizando a Operação Bitwise AND em Arrays
No exemplo a seguir, aplicaremos a função bitwise_and() em dois arrays.
ar1 = [2, 8, 135]
ar2 = [3, 5, 115]
print("O array de entrada 1 é : ", ar1)
print("O array de entrada 2 é : ", ar2)
output_arr = np.bitwise_and(ar1, ar2)
print("O array de saída após bitwise_and: ", output_arr)
A saída do código acima seria:
O array de entrada 1 é : [2, 8, 135]
O array de entrada 2 é : [3, 5, 115]
O array de saída após bitwise_and: [2 0 3]
Resumo
Neste laboratório, cobrimos a função bitwise_and() da biblioteca NumPy para realizar a operação bitwise AND em dois valores ou arrays. Também aprendemos sobre a sintaxe e os parâmetros da função, juntamente com alguns exemplos.
Resumo
Parabéns! Você concluiu o laboratório da função Numpy Bitwise and. Você pode praticar mais laboratórios no LabEx para aprimorar suas habilidades.