numpy.bitwise_xor

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

计算两个数组元素按位异或的结果.

计算输入数组中整数的二进制表示的按位异或.此 ufunc 实现了 C/Python 运算符 ^.

参数:

x1, x2array_like

只处理整数和布尔类型.如果 x1.shape != x2.shape,它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出形状）.

outndarray, 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.如果未提供或为 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.

wherearray_like, 可选

这个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.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

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:

outndarray 或标量

结果.如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

logical_xor

bitwise_and

bitwise_or

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.同样地,17 表示为 00010001.因此,13 和 17 的按位异或结果是 00011100,即 28:

>>> np.bitwise_xor(13, 17)
28
>>> np.binary_repr(28)
'11100'

>>> np.bitwise_xor(31, 5)
26
>>> np.bitwise_xor([31,3], 5)
array([26,  6])

>>> np.bitwise_xor([31,3], [5,6])
array([26,  5])
>>> np.bitwise_xor([True, True], [False, True])
array([ True, False])

^ 运算符可以用作 ndarrays 上 np.bitwise_xor 的简写.

>>> x1 = np.array([True, True])
>>> x2 = np.array([False, True])
>>> x1 ^ x2
array([ True, False])