numpy.bitwise_or

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

Вычислить побитовое ИЛИ двух массивов поэлементно.

Вычисляет побитовое ИЛИ двоичного представления целых чисел в входных массивах. Эта ufunc реализует оператор C/Python |.

Параметры:

x1, x2 : array_like Обрабатываются только целочисленные и логические типы. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место для хранения результата. Если указано, его форма должна соответствовать форме входных массивов 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 этой позиции, значения False указывают на оставление значения в выходе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

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

См. также

logical_or, bitwise_and, bitwise_xor

binary_repr

Возвращает двоичное представление входного числа в виде строки.

Примеры

Число 13 имеет двоичное представление 00001101. Аналогично, 16 представлено как 00010000. Побитовое ИЛИ 13 и 16 — это 000111011, или 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, 2147483647L], dtype=np.int32),
...               np.array([4, 4, 4, 2147483647L], dtype=np.int32))
array([         6,          5,        255, 2147483647])
>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])
array([ True,  True])