在 Numpy 中对二维数组进行逐元素按位取反运算

要对二维数组进行逐元素按位取反运算，可以使用 Python Numpy 中的 **numpy.bitwise_not()** 方法。

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位取反。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 ~。

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

创建一个二维数组 -

arr = np.array([[92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ]])

显示我们的数组 -

print("Array...
",arr)

获取数据类型 -

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素数量 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

要对二维数组进行逐元素按位取反运算，可以使用 Python Numpy 中的 numpy.bitwise_not() 方法 -

print("
Result (bit-wise NOT)...
",np.bitwise_not(arr))

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
arr = np.array([[92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# To compute the bit-wise NOT of an array element-wise, use the numpy.bitwise_not() method in Python Numpy
print("
Result (bit-wise NOT)...
",np.bitwise_not(arr))

输出

Array...
[[92 81 98 45]
[22 67 54 69]]

Array datatype...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(2, 4)

Elements in the Array...
8

Result (bit-wise NOT)...
[[-93 -82 -99 -46]
[-23 -68 -55 -70]]

更新于: 2022-02-17

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