numpy.invert#

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

按元素计算位反转,或按位非.

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位非.此 ufunc 实现了 C/Python 运算符 ~.

对于有符号整数输入,返回其绝对值的按位非.在二进制补码系统中,此操作有效地翻转所有位,得到一个对应于输入负值加一的表示.这是计算机上表示有符号整数的最常见方法 [1].一个 N 位的二进制补码系统可以表示范围从 \(-2^{N-1}\) 到 \(+2^{N-1}-1\) 的每一个整数.

参数:
xarray_like

只处理整数和布尔类型.

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选

存储结果的位置.如果提供,它必须具有与输入广播的形状.如果未提供或为 None,则返回新分配的数组.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.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

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:
outndarray 或标量

结果.如果 x 是标量,则这是一个标量.

参见

bitwise_and, bitwise_or, bitwise_xor
logical_not
binary_repr

返回输入数字的二进制表示形式作为字符串.

备注

numpy.bitwise_not 是 invert 的别名:

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

参考文献

[1]

Wikipedia, “二补数”, https://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

示例

>>> import numpy as np

我们已经看到 13 表示为 00001101.那么 13 的反转或按位 NOT 是:

>>> x = np.invert(np.array(13, dtype=np.uint8))
>>> x
np.uint8(242)
>>> np.binary_repr(x, width=8)
'11110010'

结果取决于位宽:

>>> x = np.invert(np.array(13, dtype=np.uint16))
>>> x
np.uint16(65522)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'1111111111110010'

当使用有符号整数类型时,结果是未签名类型的按位取反,解释为有符号整数:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=np.int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'

布尔值也是被接受的:

>>> np.invert(np.array([True, False]))
array([False,  True])

~ 运算符可以用作 ndarrays 上 np.invert 的简写.

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