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. Эта функция ufunc реализует оператор C/Python &.

Параметры

x1, x2array_like

Обрабатываются только целочисленные и булевы типы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы по форме (которая становится формой выходных данных).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Место, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, к которой ведут входные данные. Если не предоставлено или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создан с помощью значения по умолчанию out=None, позиции в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по функциям ufunc.

Возвращает

outndarray or scalar

Результат. Это скаляр, если 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, следовательно, равно 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])