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Python 清單與 NumPy 陣列:何時使用 \'and\' 與 \'&\'?

Patricia Arquette
發布: 2024-11-25 06:19:18
原創
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Python Lists and NumPy Arrays: When to Use 'and' vs '&'?

理解清單與NumPy 陣列中「and」與「&」的差異

簡介

簡介

在Python 中,布林值和布林值之間的行為存在細微的差異應用於列表和NumPy數組時的運算(“and”)和位元運算(“&”)。這種差異源於它們的資料類型和預期用例的根本差異。

  • 布林運算與位元運算
  • 布林運算(「和」) ):測試兩個表達式的計算結果是否為True 或False。在 Python 中,空內建物件(例如列表)被視為 False,而非空物件則被視為 True。

位元運算 ('&'):對單一物件執行位元操作二進位數字(真/假值)。它僅適用於可以表示為位元的值,例如整數或布林值。

清單的行為

清單不支援有意義的位元運算,因為它們可以包含不同類型的任意元素。因此,「&」運算子在套用於清單時會引發 TypeError。

範例 1:表達式 'mylist1 和 mylist2' 的計算結果為 [False, True, False, True, False]基於每個單獨清單元素的真實性。

NumPy 的行為陣列

NumPy 陣列支援向量化計算,讓您對多個元素執行相同的操作。

範例3: 'np.array(mylist1) 和np.array(mylist2)' 會引發ValueError,因為在考慮具有多個的陣列的真實性時會出現歧義

範例4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' 對每個對應元素執行位元運算,結果為 [False, True, False,假,假]。

  • 適當用法
  • 列表:使用「and」對任意元素列表進行布林運算。

NumPy 陣列:使用'&' 用於布林值數組的位元運算。或者,使用 'any()' 或 'all()' 來處理具有多個元素的陣列。

結論'and' 和 'and' 之間的差異「&」在於它們的預期用例和資料類型。 「and」適用於邏輯真值,而「&」則適用於二進位表示形式。理解這種差異對於在 Python 中正確操作布林值至關重要,無論是處理清單還是 NumPy 陣列。

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來源:php.cn
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