在 Python 中与列表和 NumPy 数组一起使用时，'and”和'&”有何不同？

了解列表上的布尔和位运算与 NumPy 数组的行为

简介

在 Python 中，“and”和“&”运算符的不同之处在于用于列表和 NumPy 数组时的行为。这种差异可能会令人费解，特别是如果您不熟悉按位运算的话。

布尔运算与按位运算

'and' 是一个逻辑运算符，用于测试两者是否相同其操作数逻辑上为 True。另一方面，“&”是按位运算符，对其操作数执行按位运算（例如 AND、OR、XOR）。

列表的行为

与列表一起使用时，“and”将列表项计算为布尔值。如果所有项目均为 True，则“and”的计算结果为 True；否则，其计算结果为 False。例如：

mylist1 = [True, True, True, False, True]
mylist2 = [False, True, False, True, False]

mylist1 and mylist2  # Output: [False, True, False, True, False]

'&'，但是不支持列表上的按位运算。它会引发 TypeError，因为列表包含任意元素。

mylist1 & mylist2  # Output: TypeError: unsupported operand type(s)

NumPy 数组的行为

对于 NumPy 数组，行为有所不同。 NumPy 数组支持向量化计算，这意味着可以同时对多个元素执行操作。

“and”不能用于长度大于 1 的 NumPy 数组，因为数组没有简单的布尔值。

import numpy as np

np_array1 = np.array(mylist1)
np_array2 = np.array(mylist2)

np_array1 and np_array2  # Output: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous

但是，'&' 可以在 NumPy 布尔数组上使用来执行按位 AND 运算按元素排序。

np_array1 & np_array2  # Output: array([False, True, False, False, False], dtype=bool)

摘要

• 使用 'and' 比较布尔值或计算逻辑表达式。
• 使用 ' &' 对整数或布尔值 NumPy 执行按位运算数组。
• 列表不能使用 '&' 进行组合，因为它们可以包含任意元素。
• NumPy 数组可以支持使用 '&' 进行向量化按位运算，但处理 'and' 的方式与列表不同，因为它们的矢量化性质。

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