Python 清單與 NumPy 陣列：何時使用 \'and\' 與 \'&\'？

理解清單與NumPy 陣列中「and」與「&」的差異

簡介

簡介

在Python 中，布林值和布林值之間的行為存在細微的差異應用於列表和NumPy數組時的運算（“and”）和位元運算（“&”）。這種差異源於它們的資料類型和預期用例的根本差異。

• 布林運算與位元運算
• 布林運算（「和」） )：測試兩個表達式的計算結果是否為True 或False。在 Python 中，空內建物件（例如列表）被視為 False，而非空物件則被視為 True。

位元運算 ('&')：對單一物件執行位元操作二進位數字（真/假值）。它僅適用於可以表示為位元的值，例如整數或布林值。

清單的行為

清單不支援有意義的位元運算，因為它們可以包含不同類型的任意元素。因此，「&」運算子在套用於清單時會引發 TypeError。

範例 1：表達式 'mylist1 和 mylist2' 的計算結果為 [False, True, False, True, False]基於每個單獨清單元素的真實性。

NumPy 的行為陣列

NumPy 陣列支援向量化計算，讓您對多個元素執行相同的操作。

範例3: 'np.array(mylist1) 和np.array(mylist2)' 會引發ValueError，因為在考慮具有多個的陣列的真實性時會出現歧義

範例4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' 對每個對應元素執行位元運算，結果為 [False, True, False,假，假]。

• 適當用法
• 列表：使用「and」對任意元素列表進行布林運算。

NumPy 陣列：使用'&' 用於布林值數組的位元運算。或者，使用 'any()' 或 'all()' 來處理具有多個元素的陣列。

結論'and' 和 'and' 之間的差異「&」在於它們的預期用例和資料類型。 「and」適用於邏輯真值，而「&」則適用於二進位表示形式。理解這種差異對於在 Python 中正確操作布林值至關重要，無論是處理清單還是 NumPy 陣列。

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