Python 列表和 NumPy 数组：何时使用'and”与'&”？

“and”（布尔值）与“&”（按位）：揭示列表和 NumPy 数组中的行为差异

使用 Python 时列表和 NumPy 数组，了解布尔（and）和按位（&）运算之间的区别是 至关重要的。这些运算符根据其作用的数据类型表现出不同的行为。

布尔运算（与）

并计算两个表达式的逻辑真值。如果两个表达式都为 True，则返回 True，否则返回 False。

按位运算 (&)

& 对其操作数执行按位运算，操作数必须为 True /假值或整数。仅当两个操作数中的所有位都设置为 1 时，它才返回 True。

列表的行为

在 Python 中，如果列表非空，则逻辑上将其视为 True 。因此，在示例 1 中，mylist1 和 mylist2 的结果由第二个列表的真值决定，即 True。但是，列表不支持 & ，因为它们可能包含无法按位进行有意义组合的异构元素。

NumPy 数组的行为

NumPy 数组支持向量化计算，允许同时对多个数据元素进行操作。示例 3 失败，因为无法为具有多个元素的数组分配真值，从而防止向量化逻辑运算中出现歧义。

在示例 4 中， np.array(mylist1) & np.array(mylist2) 生成一个数组布尔值。每个元素反映输入数组中相应元素的按位逻辑与。

主要区别

• 布尔与与按位 &：并测试逻辑真实性， while & 执行按位运算。
• 列表与数组：列表可以具有非均匀元素，但不是适合按位运算，而 NumPy 数组支持统一数据类型的向量化计算。
• 以不同方式处理空数据：在 Python 中，空列表逻辑上为 False，但长度 > 的 NumPy 数组为 False。 1 没有真值。

结论

处理列表时，通常用于布尔运算。对于 NumPy 数组，& 用于向量化按位计算。理解这些差异对于编写正确处理各种数据结构上的逻辑和数学运算的 Python 代码至关重要。

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