数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装学
法学计算两个 NumPy 数组的逐元素按位异或
要计算两个数组的逐元素按位异或，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.bitwise_xor()** 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。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一个公共形状。
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 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)要计算两个数组的逐元素按位异或，请使用 numpy.bitwise_xor() 方法：
print("
Result (bit-wise XOR)...
",np.bitwise_xor(arr1, arr2))示例
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 XOR of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_xor() method in Python Numpy
print("
Result (bit-wise XOR)...
",np.bitwise_xor(arr1, arr2))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 (bit-wise XOR)... [[ 64 37 5] [ 3 114 61]]
更新于：2022年2月17日
971 次查看
广告