


Memahami Percanggahan dalam Gelagat Antara '&' dan 'dan' dalam Python
Apabila bekerja dengan senarai dan tatasusunan NumPy, tingkah laku '&' (pengendali bitwise) dan 'dan' (pengendali boolean) boleh mengelirukan. Artikel ini menyelidiki perbezaan antara operator ini untuk menjelaskan penggunaannya.
Perbezaan Antara Operasi Bitwise dan Boolean
Dalam Python, '&' melakukan operasi bitwise, menyemak bit perduaan yang sepadan bagi inputnya. 'Benar' dan 'Salah' dalam logik Boolean masing-masing diwakili sebagai 1 dan 0, dalam operasi bitwise.
Kelakuan dengan Senarai
Senarai tidak boleh digabungkan secara bitwise, kerana ia mengandungi objek pelbagai jenis. Dalam Contoh 1, '&' mencetuskan TypeError, kerana senarai tidak boleh digabungkan dengan cara ini.
Gelagat dengan Tatasusunan NumPy
Tatasusunan NumPy menyokong pengiraan vektor. Tatasusunan dengan panjang lebih daripada 1 tidak mempunyai nilai kebenaran, kerana ini menghalang ketidakkonsistenan logik. Dalam Contoh 3, 'dan' gagal kerana tatasusunan NumPy mempunyai berbilang elemen dan oleh itu tiada nilai kebenaran yang bermakna.
Walau bagaimanapun, dalam Contoh 4, '&' berjaya melaksanakan operasi bitwise tervektor pada tatasusunan NumPy. Ini kerana tatasusunan ini hanya mengandungi nilai Boolean, yang boleh digabungkan secara bitwise.
Garis Panduan Penggunaan
- Untuk operasi bukan tatasusunan tanpa manipulasi matematik integer , gunakan 'dan'.
- Untuk menggabungkan vektor nilai Boolean, gunakan 'dan' dengan tatasusunan NumPy.
Kesimpulan
Memahami perbezaan antara '&' dan 'dan' adalah penting untuk mengelakkan kekeliruan apabila bekerja dengan senarai dan tatasusunan NumPy. Dengan mengikut garis panduan yang digariskan dalam artikel ini, anda boleh memastikan penggunaan operator ini yang sesuai dan mencapai hasil logik yang diingini.
Atas ialah kandungan terperinci Python \'&\' vs. \'and\': Bila hendak menggunakan Operator yang mana dengan Senarai dan Tatasusunan NumPy?. 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

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

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

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

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

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.


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

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.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),