오늘 이 글에서는 파이썬 연산자 중 파이썬 비트 연산자에 대해 이야기해보겠습니다. 많이 사용되지는 않지만 여전히 연습이 필요합니다. 이 글이 당신의 독서에 도움이 되기를 바랍니다.
Python 비트 연산자: 비트 연산자는 숫자를 이진수로 처리하여 계산을 수행합니다.
파이썬의 비트 연산 규칙은 다음과 같습니다. 아래 표에서 변수 a는 60, b는 13이고 바이너리 형식은 다음과 같습니다.
a = 0011 1100 b = 0000 1101 ----------------- a&b = 0000 1100 a|b = 0011 1101 a^b = 0011 0001 ~a = 1100 0011
일반적으로 사용되는 기호는 다음과 같습니다.
일반적으로 사용되는 기호를 살펴본 후, 다음 예제는 Python의 모든 비트 연산자의 작동을 보여줍니다.
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- a = 60 # 60 = 0011 1100 b = 13 # 13 = 0000 1101 c = 0 c = a & b; # 12 = 0000 1100 print "1 - c 的值为:", c c = a | b; # 61 = 0011 1101 print "2 - c 的值为:", c c = a ^ b; # 49 = 0011 0001 print "3 - c 的值为:", c c = ~a; # -61 = 1100 0011 print "4 - c 的值为:", c c = a << 2; # 240 = 1111 0000 print "5 - c 的值为:", c c = a >> 2; # 15 = 0000 1111 print "6 - c 的值为:", c
위 예제에서 출력되는 값은 다음과 같습니다.
1 - c 的值为: 12 2 - c 的值为: 61 3 - c 的值为: 49 4 - c 的值为: -61 5 - c 的值为: 240 6 - c 的值为: 15
위는 다음과 같습니다. 내용은 파이썬 연산자 중 비트 연산자입니다. 이해가 되겠지만, 이 글이 파이썬을 배우는 여러분에게 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python 연산자 - 비트 연산자의 실제 적용 및 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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