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法学使用Numpy逐元素计算两个二维数组的按位或
要逐元素计算两个二维数组的按位或，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，只处理整数和布尔类型。如果x1.shape != x2.shape，则它们必须能够广播到公共形状。
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()方法创建两个二维numpy数组。我们插入了int类型的元素：
arr1 = np.array([[34, 78, 47], [82, 69, 29]]) arr2 = np.array([[59, 98, 36], [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)要逐元素计算两个二维数组的按位或，请使用numpy.bitwise_or()方法：
print("
Result...
",np.bitwise_or(arr1, arr2))示例
import numpy as np
# Creating two 2D numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([[34, 78, 47],
[82, 69, 29]])
arr2 = np.array([[59, 98, 36],
[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))输出
Array 1... [[34 78 47] [82 69 29]] Array 2... [[59 98 36] [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... [[ 59 110 47] [ 83 119 61]]
更新于：2022年2月18日
浏览量：113
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