Введение
NumPy - это популярная библиотека научных вычислений, которую мы используем для выполнения численных операций в Python. Она имеет большой набор математических функций, которые помогают выполнять математические операции с помощью модуля Numpy. В этом лабе мы рассмотрим бинарную операцию bitwise_and в библиотеке Numpy.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импорт модуля NumPy
Для использования библиотеки NumPy нам нужно её импортировать. В следующем фрагменте кода мы импортировали модуль NumPy.
import numpy as np
Понимание операции побитового И
Функция bitwise_and() вычисляет побитовое И для основного двоичного представления целых чисел в входном массиве. Правила истинности операции побитового И приведены ниже:
| A | B | A & B |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
При выполнении операции побитового И для любых входных данных мы должны держать эти значения в уме.
Синтаксис bitwise_and()
Ниже представлен синтаксис bitwise_and():
numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype,subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_and'>
Параметры
x1,x2: Это два входных массива, и с этой функцией обрабатываются только целочисленные и булевые типы. Еслиx1.shape!= x2.shape, то они должны быть广播уемыми до общего формата (и этот формат станет форматом выходного массива).out: Этот параметр в основном указывает на место, в котором хранится результат. Если этот параметр указан, то он должен иметь форму, на которую могут быть广播ованы входные данные. Если этот параметр не указан или равен None, то возвращается новый массив, выделенный под новый размер.where: Этот параметр используется для указания условия, которое广播руется по входным данным. В тех местах, где условие равно True, массивoutбудет установлен в результат побитового И, в противном случае массивoutсохранит свое исходное значение.dtype: необязательный аргумент, который используется для установки типа данных выходного массива.
Выполнить операцию побитового И над скалярными значениями
В следующем примере мы покажем использование функции bitwise_and() для выполнения операции побитового И для двух скалярных значений.
num1 = 15
num2 = 20
print("The Input number1 is :", num1)
print("The Input number2 is :", num2)
output = np.bitwise_and(num1, num2)
print("The bitwise_and of 15 and 20 is: ", output)
Результатом выполнения кода выше будет:
The Input number1 is : 15
The Input number2 is : 20
The bitwise_and of 15 and 20 is: 4
Выполнить операцию побитового И над массивами
В следующем примере мы применим функцию bitwise_and() к двум массивам.
ar1 = [2, 8, 135]
ar2 = [3, 5, 115]
print("The Input array1 is : ", ar1)
print("The Input array2 is : ", ar2)
output_arr = np.bitwise_and(ar1, ar2)
print("The Output array after bitwise_and: ", output_arr)
Результатом выполнения кода выше будет:
The Input array1 is : [2, 8, 135]
The Input array2 is : [3, 5, 115]
The Output array after bitwise_and: [2 0 3]
Обзор
В этом практическом занятии мы рассмотрели функцию bitwise_and() библиотеки NumPy для выполнения операции побитового И для двух значений или массивов. Мы также узнали о синтаксисе и параметрах функции, а также увидели несколько примеров.
Резюме
Поздравляем! Вы завершили практическое занятие по функции побитового И в NumPy. Вы можете выполнить больше практических заданий в LabEx, чтобы повысить свои навыки.