


'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!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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

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.
