numpy.invert

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

Вычисление побитового инвертирования или побитового НЕ, поэлементно.

Вычисляет побитовое НЕ подлежащего двоичного представления целых чисел во входных массивах. Эта функция ufunc реализует оператор C/Python ~.

Для входных данных со знаком целых чисел возвращается дополнительный код. В системе дополнительного кода отрицательные числа представлены дополнительным кодом абсолютного значения. Это наиболее распространенный метод представления целых чисел со знаком на компьютерах [1]. N-разрядная система дополнительного кода может представлять каждое целое число в диапазоне от до .

Параметры

xarray_like

Обрабатываются только целочисленные и логические типы.

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

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

wherearray_like, optional

Это условие векторизуется по входным данным. В местах, где условие True, массив out будет установлен на результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается через значение по умолчанию out=None, места в нём, где условие False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает

outndarray or scalar

Результат. Это скаляр, если x является скаляром.

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

1

Википедия, «Дополнительный код», https://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

Примеры

Мы видели, что 13 представлено как 00001101. Побитовое инвертирование или побитовое НЕ для 13 тогда:

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

Результат зависит от разрядности:

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

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

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

Также принимаются логические значения:

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

Оператор ~ может использоваться как сокращенная запись для np.invert на nd-массивах.

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