Função Bitwise AND do Numpy

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:

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. Se x1.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 array out será definido para o resultado bit-wise AND, caso contrário, o array out reterá 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.