numpy.bitwise_and

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

Вычислить побитовое И двух массивов поэлементно.

Вычисляет побитовое И двоичного представления целых чисел в входных массивах. Данный ufunc реализует оператор C/Python &.

Параметры:

x1, x2 : array_like Обрабатываются только целочисленные и булевы типы. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, его форма должна соответствовать формам входных данных после трансляции. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходов. where : array_like, optional Значения True указывают на вычисление ufunc в данной позиции, значения False - на оставление значения в выходе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Результат. Это скаляр, если и x1 и x2 являются скалярами.

См. также

logical_and, bitwise_or, bitwise_xor

binary_repr

Возвращает двоичное представление входного числа в виде строки.

Примеры

Число 13 представлено как 00001101. Аналогично, 17 представлено как 00010001. Побитовое И 13 и 17 равно, следовательно, 000000001, или 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])