Python 列表和 NumPy 數組：何時使用'and”與'&”？

「and」（布林值）與「&」（位元）：揭示清單和NumPy 陣列中的行為差異

使用Python 時列表和NumPy 數組，了解布林（and）和按位（&）運算之間的區別是至關重要的。這些運算符根據其作用的資料類型表現出不同的行為。

布林運算（與）

併計算兩個表達式的邏輯真值。如果兩個表達式都為 True，則傳回 True，否則傳回 False。

位元運算 (&)

& 對其運算元執行位元運算，運算元必須為 True /假值或整數。只有當兩個操作數中的所有位元都設為 1 時，它才會傳回 True。

列表的行為

在 Python 中，如果列表非空，則邏輯上將其視為 True 。因此，在範例 1 中，mylist1 和 mylist2 的結果由第二個清單的真值決定，即 True。但是，清單不支援 & ，因為它們可能包含無法按位元進行有意義組合的異質元素。

NumPy 陣列的行為

NumPy 陣列支援向量化計算，允許同時對多個資料元素進行操作。範例 3 失敗，因為無法為具有多個元素的陣列指派真值，從而防止向量化邏輯運算中出現歧義。

在範例 4 中， np.array(mylist1) & np.array(mylist2) 產生一個陣列布林值。每個元素反映輸入數組中對應元素的位元邏輯與。

主要差異

• 布林與與位元 &：並測試邏輯真實性， while & 執行位元運算。
• 列表與陣列：列表可以具有非均勻元素，但不是適合位元運算，而 NumPy 陣列支援統一資料類型的向量化計算。
• 以不同方式處理空資料：在 Python 中，空列表邏輯上為 False，但長度 > 的 NumPy 陣列為 False。 1 沒有真值。

結論

處理清單時，通常用於布林運算。對於 NumPy 數組，& 用於向量化位元計算。理解這些差異對於編寫正確處理各種資料結構上的邏輯和數學運算的 Python 程式碼至關重要。

以上是Python 列表和 NumPy 數組：何時使用'and”與'&”？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！