numpy.invert

numpy.invert(x[, out]) = <ufunc 'invert'>

Вычисление побитового инвертирования (или побитового НЕ) поэлементно.

Вычисляет побитовое НЕ от двоичного представления целых чисел во входных массивах. Данный ufunc реализует оператор C/Python ~.

Для целых входных данных со знаком возвращается дополнительный код. В системе дополнительного кода отрицательные числа представлены дополнительным кодом абсолютного значения. Это наиболее распространённый метод представления целых чисел со знаком на компьютерах [R32]. N-битная система дополнительного кода может представлять любое целое число в диапазоне до .

Параметры:	x1 : array_like Обрабатываются только целочисленные и булевы типы.
Возвращает:	out : array_like Результат.

См. также

bitwise_and, bitwise_or, bitwise_xor, logical_not

binary_repr

Возвращает двоичное представление входного числа в виде строки.

Примечания

bitwise_not является псевдонимом для invert:

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

Ссылки

[R32]

(1, 2) Википедия, «Дополнительный код», http://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

Примеры

Мы видели, что 13 представлено как 00001101. Побитовое НЕ (инвертирование) 13 тогда равно:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint8))
array([242], dtype=uint8)
>>> np.binary_repr(x, width=8)
'00001101'
>>> np.binary_repr(242, width=8)
'11110010'

Результат зависит от разрядности:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint16))
array([65522], dtype=uint16)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'0000000000001101'
>>> np.binary_repr(65522, width=16)
'1111111111110010'

При использовании целых чисел со знаком результат — это дополнительный код результата для беззнакового типа:

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

Также принимаются булевы значения:

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