探索 Python 的按位补码运算符(~ 波形符)
在处理位操作时,理解 Python 的 ~ 运算符的工作原理至关重要。此运算符对给定数字的每一位求补,本质上是反转 0 和 1。
为什么 ~2 结果为 -3
~ 运算符对 a 的位求补数字,但结果值的解释取决于机器架构。在大多数系统中,负数使用二进制补码来存储。
要了解~2如何产生-3,让我们检查-2的二进制补码表示(8位):
1111 1110
这是通过反转正对应项 (0000 0010) 的位得出的,即变为 1111 1101,然后加一。最左边的位 (1) 表示负数。
~ 运算符的工作原理
当应用于 2 (0000 0010) 时,~ 运算符对每一位求补产生 1111 1101:这与 -3 的补码表示相同。因此,~2 = -3。
~ 运算符的含义
需要注意的是,~ 运算符只是翻转位;结果值的解释由机器决定。这意味着 ~ 运算符的行为可能会有所不同,具体取决于底层架构和数据表示标准。
以上是为什么 Python 中 ~2 结果为 -3?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

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除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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