Python-Listen und NumPy-Arrays: Wann sollte man „and' vs. „&' verwenden?

'and' (Boolesch) vs. '&' (Bitweise): Verhaltensunterschiede in Listen und NumPy-Arrays aufdecken

Beim Arbeiten mit Python Für Listen und NumPy-Arrays ist das Verständnis der Unterscheidung zwischen booleschen (und) und bitweisen (&) Operationen von entscheidender Bedeutung. Diese Operatoren zeigen je nach Datentyp, auf den sie einwirken, ein unterschiedliches Verhalten.

Boolesche Operation (und)

und wertet den logischen Wahrheitswert zweier Ausdrücke aus. Es gibt True zurück, wenn beide Ausdrücke True sind, andernfalls False.

Bitweise Operation (&)

& führt eine bitweise Operation an seinen Operanden aus, die entweder True sein muss /Falsche Werte oder ganze Zahlen. Es gibt nur dann True zurück, wenn alle Bits in beiden Operanden auf 1 gesetzt sind.

Verhalten mit Listen

In Python gelten Listen als logisch True, wenn sie nicht leer sind . Somit wird in Beispiel 1 das Ergebnis von mylist1 und mylist2 durch den Wahrheitswert der zweiten Liste bestimmt, der True ist. & wird jedoch bei Listen nicht unterstützt, da sie heterogene Elemente enthalten können, die bitweise nicht sinnvoll kombiniert werden können.

Verhalten mit NumPy-Arrays

NumPy-Arrays unterstützen vektorisierte Berechnungen. Ermöglicht Operationen an mehreren Datenelementen gleichzeitig. Beispiel 3 schlägt fehl, weil Arrays mit mehr als einem Element kein Wahrheitswert zugewiesen werden kann, was Mehrdeutigkeiten bei vektorisierten logischen Operationen verhindert.

In Beispiel 4 generieren np.array(mylist1) & np.array(mylist2) ein Array von booleschen Werten. Jedes Element spiegelt das bitweise logische UND der entsprechenden Elemente in den Eingabearrays wider.

Hauptunterschiede

• Boolescher Wert und vs. bitweises &: und testet die logische Wahrhaftigkeit. while & führt bitweise Operationen aus.
• Listen vs. Arrays: Listen können ungleichmäßige Elemente und haben sind nicht für bitweise Operationen geeignet, während NumPy-Arrays vektorisierte Berechnungen für einheitliche Datentypen unterstützen.
• Leere Daten anders behandeln: In Python sind leere Listen logischerweise falsch, aber NumPy-Arrays mit einer Länge > 1 haben keinen Wahrheitswert.

Schlussfolgerung

Beim Umgang mit Listen und wird normalerweise für boolesche Operationen verwendet. Für NumPy-Arrays wird & für vektorisierte bitweise Berechnungen verwendet. Das Verständnis dieser Unterschiede ist wichtig, um Python-Code zu schreiben, der logische und mathematische Operationen an verschiedenen Datenstrukturen korrekt verarbeitet.

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