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 функция ufunc реализует оператор C/Python |.

Параметры

x1, x2array_like

Обрабатываются только целочисленные и логические типы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к общей форме (которая становится формой выходных данных).

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Расположение, в котором сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходных данных.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. 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 массив out создается через значение по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

outndarray или скаляр

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, тогда 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, 2147483647], dtype=np.int32),
...               np.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=np.int32))
array([         6,          5,        255, 2147483647])
>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])
array([ True,  True])

Оператор | может использоваться как сокращение для np.bitwise_or для nd-массивов.

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])
>>> x2 = np.array([4, 4, 4])
>>> x1 | x2
array([  6,   5, 255])