dask.array.bitwise_and

dask.array.bitwise_and¶

dask.array.bitwise_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_and'>¶

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计算两个数组元素按位的与操作。

计算输入数组中整数的二进制表示的按位与。此ufunc实现了C/Python运算符 &。

参数

x1, x2array_like: 仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，它们必须能够广播到相同的形状（这将成为输出的形状）。
出ndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选: 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
哪里类似数组, 可选: 此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回

出ndarray 或标量: 结果。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

参见

logical_and
bitwise_or
bitwise_xor
binary_repr: 返回输入数字的二进制表示形式，作为字符串。

示例

>>> import numpy as np  

数字 13 表示为 00001101。同样，17 表示为 00010001。因此，13 和 17 的按位与结果是 00000001，即 1：

>>> np.bitwise_and(13, 17)  
1

>>> np.bitwise_and(14, 13)  
12
>>> np.binary_repr(12)  
'1100'
>>> np.bitwise_and([14,3], 13)  
array([12,  1])

>>> np.bitwise_and([11,7], [4,25])  
array([0, 1])
>>> np.bitwise_and(np.array([2,5,255]), np.array([3,14,16]))  
array([ 2,  4, 16])
>>> np.bitwise_and([True, True], [False, True])  
array([False,  True])

& 运算符可以用作 ndarrays 上 np.bitwise_and 的简写。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])  
>>> x2 = np.array([3, 14, 16])  
>>> x1 & x2  
array([ 2,  4, 16])

dask.array.bincount

dask.array.bitwise_not