网站分析的数据来源有哪些,企业运营管理系统,wordpress 分类添加图片,wordpress能用多个云存储么1 NumPy 位运算 位运算是一种在二进制数字的位级别上进行操作的一类运算#xff0c;它们直接操作二进制数字的各个位#xff0c;而不考虑数字的整体值。NumPy 提供了一系列位运算函数#xff0c;允许对数组中的元素进行逐位操作#xff0c;这些操作与 Python 的位运算符类似…1 NumPy 位运算 位运算是一种在二进制数字的位级别上进行操作的一类运算它们直接操作二进制数字的各个位而不考虑数字的整体值。NumPy 提供了一系列位运算函数允许对数组中的元素进行逐位操作这些操作与 Python 的位运算符类似但作用于 NumPy 数组支持矢量化处理性能更高。 位运算在计算机科学中广泛应用于优化和处理底层数据。NumPy bitwise_ 开头的函数是位运算函数。NumPy 位运算包括以下几个函数
操作函数/运算符描述按位与numpy.bitwise_and(x1, x2)对数组的每个元素执行逐位与操作。按位或numpy.bitwise_or(x1, x2)对数组的每个元素执行逐位或操作。按位异或numpy.bitwise_xor(x1, x2)对数组的每个元素执行逐位异或操作。按位取反numpy.invert(x)对数组的每个元素执行逐位取反按位非。左移numpy.left_shift(x1, x2)将数组的每个元素左移指定的位数。右移numpy.right_shift(x1, x2)将数组的每个元素右移指定的位数。
import numpy as nparr1 np.array([True, False, True], dtypebool)
arr2 np.array([False, True, False], dtypebool)result_and np.bitwise_and(arr1, arr2)
result_or np.bitwise_or(arr1, arr2)
result_xor np.bitwise_xor(arr1, arr2)
result_not np.bitwise_not(arr1)print(AND:, result_and) # [False, False, False]
print(OR:, result_or) # [True, True, True]
print(XOR:, result_xor) # [True, True, True]
print(NOT:, result_not) # [False, True, False]# 按位取反
arr_invert np.invert(np.array([1, 2], dtypenp.int8))
print(Invert:, arr_invert) # [-2, -3]# 左移位运算
arr_left_shift np.left_shift(5, 2)
print(Left Shift:, arr_left_shift) # 20# 右移位运算
arr_right_shift np.right_shift(10, 1)
print(Right Shift:, arr_right_shift) # 5也可以使用 、 ~、 | 和 ^ 等操作符进行计算
与运算 对应位上的两个数字都为1时结果为1否则结果为0。例如1010 1100 1000或运算| 对应位上的两个数字有一个为1时结果为1否则结果为0。例如1010 | 1100 1110异或运算^ 对应位上的两个数字相异时结果为1相同时结果为0。例如1010 ^ 1100 0110取反运算~ 对数字的每个位取反即0变为11变为0。例如~1010 0101左移运算 将数字的所有位向左移动指定的位数右侧用0填充。例如1010 2 101000右移运算 将数字的所有位向右移动指定的位数左侧根据符号位或补零。例如1010 2 0010
1.1 bitwise_and bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。
import numpy as np print (13 和 17 的二进制形式)
a,b 13,17
print (bin(a), bin(b))
print (\n)print (13 和 17 的位与)
print (np.bitwise_and(13, 17)) 以上实例可以用下表来说明
1101AND10001运算结果00001 位与操作运算规律如下
ABAND111100010000
1.2 bitwise_or bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。
import numpy as npa, b 13, 17
print(13 和 17 的二进制形式)
print(bin(a), bin(b))print(13 和 17 的位或)
print(np.bitwise_or(13, 17))以上实例可以用下表来说明
1101OR10001运算结果11101 位或操作运算规律如下
ABOR111101011000
1.3 invert invert() 函数对数组中整数进行位取反运算即 0 变成 11 变成 0。对于有符号整数取该二进制数的补码然后 1。二进制数最高位为0表示正数最高位为 1 表示负数。看看 ~1 的计算步骤
将1(这里叫原码)转二进制 00000001按位取反 11111110发现符号位(即最高位)为1(表示负数)将除符号位之外的其他数字取反 10000001末位加1取其补码 10000010转换回十进制 -2
表达式二进制值2 的补数十进制值500000000 00000000 00000000 000001015~511111111 11111111 11111111 11111010-6
import numpy as npprint(13 的位反转其中 ndarray 的 dtype 是 uint8)
print(np.invert(np.array([13], dtypenp.uint8)))
print(\n)
# 比较 13 和 242 的二进制表示我们发现了位的反转print(13 的二进制表示)
print(np.binary_repr(13, width8))
print(\n)print(242 的二进制表示)
print(np.binary_repr(242, width8))1.4 left_shift left_shift() 函数将数组元素的二进制形式向左移动到指定位置右侧附加相等数量的 0。
import numpy as npprint(将 10 左移两位)
print(np.left_shift(10, 2))
print(\n)print(10 的二进制表示)
print(np.binary_repr(10, width8))
print(\n)print(40 的二进制表示)
print(np.binary_repr(40, width8))
# 00001010 中的两位移动到了左边并在右边添加了两个 0。1.5 right_shift right_shift() 函数将数组元素的二进制形式向右移动到指定位置左侧附加相等数量的 0。
import numpy as npprint(将 40 右移两位)
print(np.right_shift(40, 2))
print(\n)print(40 的二进制表示)
print(np.binary_repr(40, width8))
print(\n)print(10 的二进制表示)
print(np.binary_repr(10, width8))
# 00001010 中的两位移动到了右边并在左边添加了两个 0。2 NumPy 字符串函数 以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。这些函数在字符数组类numpy.char中定义。
数描述add()对两个数组的逐个字符串元素进行连接multiply()返回按元素多重连接后的字符串center()居中字符串capitalize()将字符串第一个字母转换为大写title()将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写lower()数组元素转换为小写upper()数组元素转换为大写split()指定分隔符对字符串进行分割并返回数组列表splitlines()返回元素中的行列表以换行符分割strip()移除元素开头或者结尾处的特定字符join()通过指定分隔符来连接数组中的元素replace()使用新字符串替换字符串中的所有子字符串decode()数组元素依次调用str.decodeencode()数组元素依次调用str.encode
2.1 numpy.char.add() numpy.char.add() 函数依次对两个数组的元素进行字符串连接。
import numpy as npprint(连接两个字符串)
print(np.char.add([hello], [ xyz]))
print(\n)print(连接示例)
print(np.char.add([hello, hi], [ abc, xyz]))2.2 numpy.char.multiply() numpy.char.multiply() 函数执行多重连接。
import numpy as npprint(np.char.multiply(ywz , 3))2.3 numpy.char.center() numpy.char.center() 函数用于将字符串居中并使用指定字符在左侧和右侧进行填充。
import numpy as np# np.char.center(str , width,fillchar)
# str: 字符串width: 长度fillchar: 填充字符
print(np.char.center(ywz, 20, fillchar*))2.4 numpy.char.capitalize() numpy.char.capitalize() 函数将字符串的第一个字母转换为大写
import numpy as npprint(np.char.capitalize(ywz))2.5 numpy.char.title() numpy.char.title() 函数将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写
import numpy as npprint (np.char.title(i like apple)) 2.6 numpy.char.lower() numpy.char.lower() 函数对数组的每个元素转换为小写。它对每个元素调用 str.lower。
import numpy as np# 操作数组
print(np.char.lower([YWZ, GOOGLE]))# 操作字符串
print(np.char.lower(YWZ))2.7 numpy.char.upper() numpy.char.upper() 函数对数组的每个元素转换为大写。它对每个元素调用 str.upper。
import numpy as np# 操作数组
print(np.char.upper([ywz, google]))# 操作字符串
print(np.char.upper(ywz))2.8 numpy.char.split() numpy.char.split() 通过指定分隔符对字符串进行分割并返回数组。默认情况下分隔符为空格。
import numpy as np# 分隔符默认为空格
print(np.char.split(i like apple?))
# 分隔符为 .
print(np.char.split(blog.csdn.net, sep.))2.9 numpy.char.splitlines() numpy.char.splitlines() 函数以换行符作为分隔符来分割字符串并返回数组。\n\r\r\n 都可用作换行符。
import numpy as np# 换行符 \n
print(np.char.splitlines(i\nlike apple?))2.10 numpy.char.strip() numpy.char.strip() 函数用于移除开头或结尾处的特定字符。
import numpy as np# 移除字符串头尾的 a 字符
print(np.char.strip(ashok aywza, a))# 移除数组元素头尾的 a 字符
print(np.char.strip([aywza, admin, java], a))2.11 numpy.char.join() numpy.char.join() 函数通过指定分隔符来连接数组中的元素或字符串
import numpy as np# 操作字符串
print(np.char.join(:, ywz))# 指定多个分隔符操作数组元素
print(np.char.join([:, -], [ywz, google]))2.12 numpy.char.replace() numpy.char.replace() 函数使用新字符串替换字符串中的所有子字符串。
import numpy as npprint(np.char.replace(i like apple, pp, cc))2.13 numpy.char.encode() numpy.char.encode() 函数对数组中的每个元素调用 str.encode 函数。 默认编码是 utf-8可以使用标准 Python 库中的编解码器。
import numpy as npa np.char.encode(ywz, cp500)
print(a)2.14 numpy.char.decode() numpy.char.decode() 函数对编码的元素进行 str.decode() 解码。
import numpy as npa np.char.encode(ywz, cp500)
print(a)
print(np.char.decode(a, cp500))
