


Verstehen der Diskrepanz im Verhalten zwischen „&“ und „und“ in Python
Bei der Arbeit mit Listen und NumPy-Arrays ist das Verhalten von „&“ (bitweiser Operator) und „und“ (boolescher Operator) können verwirrend sein. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen diesen Operatoren erläutert, um deren Verwendung zu verdeutlichen.
Unterscheidung zwischen bitweisen und booleschen Operationen
In Python führt „&“ eine bitweise Operation durch, also eine Überprüfung die entsprechenden Binärbits seiner Eingänge. „Wahr“ und „Falsch“ werden in der booleschen Logik bei bitweisen Operationen als 1 bzw. 0 dargestellt.
Verhalten mit Listen
Listen können nicht bitweise kombiniert werden. da sie Objekte unterschiedlicher Art enthalten. In Beispiel 1 löst „&“ einen TypeError aus, da Listen auf diese Weise nicht kombiniert werden können.
Verhalten mit NumPy-Arrays
NumPy-Arrays unterstützen vektorisierte Berechnungen. Arrays mit einer Länge größer als 1 haben keinen Wahrheitswert, da dadurch logische Inkonsistenzen vermieden werden. In Beispiel 3 schlägt „and“ fehl, weil das NumPy-Array mehrere Elemente und somit keinen aussagekräftigen Wahrheitswert hat.
In Beispiel 4 führt „&“ jedoch erfolgreich eine vektorisierte bitweise Operation auf den NumPy-Arrays aus. Dies liegt daran, dass diese Arrays nur boolesche Werte enthalten, die bitweise kombiniert werden können.
Richtlinien zur Verwendung
- Für Nicht-Array-Operationen ohne mathematische Manipulation von ganzen Zahlen , verwenden Sie „und“.
- Um Vektoren boolescher Werte zu kombinieren, verwenden Sie „und“ mit NumPy Arrays.
Fazit
Das Verständnis der Unterscheidung zwischen „&“ und „und“ ist entscheidend, um Verwirrung bei der Arbeit mit Listen und NumPy-Arrays zu vermeiden. Indem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Richtlinien befolgen, können Sie die ordnungsgemäße Verwendung dieser Operatoren sicherstellen und die gewünschten logischen Ergebnisse erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython \'&\' vs. \'and\': Wann sollte welcher Operator mit Listen und NumPy-Arrays verwendet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor
