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法学计算两个一维 NumPy 数组的按元素位与运算
要计算两个一维数组的按元素位与运算，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.bitwise_and()** 方法。此方法计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与运算。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 &。
第一个和第二个参数是数组，只处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状。
where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个一维 NumPy 数组。我们插入了 int 类型的元素：
arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38]) arr2 = np.array([28, 60, 81, 55, 89])
显示数组：
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)获取数组的类型：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)获取数组的维度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)获取数组的形状：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要计算两个一维数组的按元素位与运算，请使用 numpy.bitwise_and() 方法：
print("
Result...
",np.bitwise_and(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two 1D numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38])
arr2 = np.array([28, 60, 81, 55, 89])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To compute the bit-wise AND of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_and() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.bitwise_and(arr1, arr2))输出
Array 1... [32 95 82 69 38] Array 2... [28 60 81 55 89] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 1 Our Array 2 Dimensions... 1 Our Array 1 Shape... (5,) Our Array 2 Shape... (5,) Result... [ 0 28 80 5 0]
更新于：2022年2月18日
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