dask.array.按位或

dask.array.按位或¶

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

此文档字符串是从 numpy.bitwise_or 复制而来的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

计算两个数组元素按位的或运算。

计算输入数组中整数的二进制表示的按位或。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_or
bitwise_and
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 的二进制表示是 00001101。同样地，16 表示为 00010000。13 和 16 的按位或结果是 00011101，即 29：

>>> np.bitwise_or(13, 16)  
29
>>> np.binary_repr(29)  
'11101'

>>> np.bitwise_or(32, 2)  
34
>>> np.bitwise_or([33, 4], 1)  
array([33,  5])
>>> np.bitwise_or([33, 4], [1, 2])  
array([33,  6])

>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255]), np.array([4, 4, 4]))  
array([  6,   5, 255])
>>> np.array([2, 5, 255]) | np.array([4, 4, 4])  
array([  6,   5, 255])
>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255, 2147483647], dtype=np.int32),  
...               np.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=np.int32))
array([         6,          5,        255, 2147483647])
>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])  
array([ True,  True])

| 运算符可以用作 ndarrays 上 np.bitwise_or 的简写。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])  
>>> x2 = np.array([4, 4, 4])  
>>> x1 | x2  
array([  6,   5, 255])

dask.array.bitwise_not

dask.array.按位异或