计算两个 NumPy 数组的按元素按位或

要计算两个数组的按元素按位或，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.bitwise_or()** 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 |。

第一个和第二个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个公共形状。

where 参数是广播到输入的条件。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 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

使用 array() 方法创建两个 NumPy 数组。我们插入了 int 类型的元素 -

arr1 = np.array([[93, 43, 61],
   [82, 69, 29]])
arr2 = np.array([[29, 14, 56],
   [81, 55, 32]])

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)

要计算两个数组的按元素按位或，请使用 numpy.bitwise_or() 方法 -

print("Result...",np.bitwise_or(arr1, arr2))

示例

Open Compiler
import numpy as np

# Creating two numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([[93, 43, 61],
   [82, 69, 29]])
arr2 = np.array([[29, 14, 56],
   [81, 55, 32]])

# 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 OR of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_or() method in Python Numpy
print("Result...",np.bitwise_or(arr1, arr2))

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输出

Array 1...
[[93 43 61]
[82 69 29]]

Array 2...
[[29 14 56]
[81 55 32]]

Our Array 1 type...
int64

Our Array 2 type...
int64

Our Array 1 Dimensions...
2

Our Array 2 Dimensions...
2

Our Array 1 Shape...
(2, 3)

Our Array 2 Shape...
(2, 3)

Result...
[[ 93 47 61]
[ 83 119 61]]

更新于: 2022-02-21

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