Python 列表和 NumPy 数组：何时使用 \'and\' 与 \'&\'？

理解列表和 NumPy 数组中“and”与“&”的区别

简介

在 Python 中，布尔值和布尔值之间的行为存在细微的差异应用于列表和 NumPy 数组时的运算（“and”）和按位运算（“&”）。这种区别源于它们的数据类型和预期用例的根本差异。

布尔运算与按位运算

• 布尔运算（“和”） )：测试两个表达式的计算结果是否为 True 或 False。在 Python 中，空内置对象（例如列表）被视为 False，而非空对象则被视为 True。
• 按位运算 ('&')：对单个对象执行按位操作二进制数位（真/假值）。它仅适用于可以表示为位的值，例如整数或布尔值。

列表的行为

列表不支持有意义的按位运算，因为它们可以包含不同类型的任意元素。因此，“&”运算符在应用于列表时会引发 TypeError。

示例 1：表达式 'mylist1 和 mylist2' 的计算结果为 [False, True, False, True, False]基于每个单独列表元素的真实性。

NumPy 的行为数组

NumPy 数组支持向量化计算，允许您对多个元素执行相同的操作。

示例 3: 'np.array(mylist1) 和np.array(mylist2)' 会引发 ValueError，因为在考虑具有多个的数组的真实性时会出现歧义

示例 4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' 对每个对应元素执行按位运算，结果为 [False, True, False,假，假]。

适当用法

• 列表：使用“and”对任意元素列表进行布尔运算。
• NumPy 数组：使用'&' 用于布尔值数组的按位运算。或者，使用 'any()' 或 'all()' 来处理具有多个元素的数组。

结论

'and' 和 'and' 之间的区别“&”在于它们的预期用例和数据类型。 “and”适用于逻辑真值，而“&”则适用于二进制表示形式。理解这种区别对于在 Python 中正确操作布尔值至关重要，无论是处理列表还是 NumPy 数组。

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