


'and' (Boolean) vs '&' (Bitwise): Membongkar Ketaksamaan Tingkah Laku dalam Senarai dan Tatasusunan NumPy
Apabila bekerja dengan Python senarai dan tatasusunan NumPy, memahami perbezaan antara operasi boolean (dan) dan bitwise (&) ialah penting. Pengendali ini mempamerkan gelagat berbeza bergantung pada jenis data yang mereka lakukan.
Operasi Boolean (dan)
dan menilai nilai kebenaran logik dua ungkapan. Ia mengembalikan Benar jika kedua-dua ungkapan adalah Benar, dan Salah sebaliknya.
Operasi Bidik Bidik (&)
& melakukan operasi mengikut arah bit pada operannya, yang mesti sama ada Benar /Nilai palsu atau integer. Ia mengembalikan True hanya jika semua bit dalam kedua-dua operan ditetapkan kepada 1.
Gelagat dengan Senarai
Dalam Python, senarai dianggap secara logik Benar jika ia tidak kosong . Oleh itu, dalam Contoh 1, hasil mylist1 dan mylist2 ditentukan oleh nilai kebenaran senarai kedua, iaitu Benar. Walau bagaimanapun, & tidak disokong dengan senarai, kerana ia boleh mengandungi unsur heterogen yang tidak boleh digabungkan secara bitwise secara bermakna.
Gelagat dengan Tatasusunan NumPy
Tatasusunan NumPy menyokong pengiraan vektor, membolehkan operasi pada berbilang elemen data secara serentak. Contoh 3 gagal kerana tatasusunan dengan lebih daripada satu elemen tidak boleh diberikan nilai kebenaran, menghalang kekaburan dalam operasi logik vektor.
Dalam Contoh 4, np.array(mylist1) & np.array(mylist2) menjana tatasusunan daripada nilai boolean. Setiap elemen mencerminkan bitwise logik DAN elemen yang sepadan dalam tatasusunan input.
Perbezaan Utama
- Boolean dan vs Bitwise &: dan menguji kebenaran logik, semasa & melakukan operasi bitwise.
- Senarai vs Tatasusunan: Senarai boleh mempunyai tidak seragam elemen dan tidak boleh menerima operasi bitwise, manakala tatasusunan NumPy menyokong pengiraan vektor pada jenis data seragam.
- Kendalikan data kosong secara berbeza: Dalam Python, senarai kosong secara logiknya Palsu, tetapi tatasusunan NumPy dengan panjang > 1 tidak mempunyai nilai kebenaran.
Kesimpulan
Apabila berurusan dengan senarai, dan biasanya digunakan untuk operasi boolean. Untuk tatasusunan NumPy, & digunakan untuk pengiraan bitwise vektor. Memahami perbezaan ini adalah penting untuk menulis kod Python yang mengendalikan operasi logik dan matematik pada pelbagai struktur data dengan betul.
Atas ialah kandungan terperinci Senarai Python dan Tatasusunan NumPy: Bila Menggunakan `dan` lwn. `&`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)