numpy.invert

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

Вычислить побитовое инвертирование или побитовое НЕ поэлементно.

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

Для входных целых значений со знаком возвращается дополнение до двух. В системе дополнения до двух отрицательные числа представлены дополнением до двух абсолютного значения. Это наиболее распространенный метод представления целых чисел со знаком на компьютерах [1]. Система дополнения до двух с N битами может представлять любое целое число в диапазоне \(-2^{N-1}\) до \(+2^{N-1}-1\).

Параметры

xarray_like

Обрабатываются только целочисленные и булевы типы.

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

Место, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой входные данные транслируются. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как именованный аргумент) должен иметь длину, равную числу выходных данных.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по входу. В местах, где условие равно True, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создан через значение по умолчанию out=None, места в нем, где условие равно False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других именованных аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

outndarray или скаляр

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, «Дополнение до двух», https://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

Примеры

Мы видели, что 13 представлено 00001101. Побитовое инвертирование или НЕ от 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 целочисленных типов со знаком результатом является дополнение до двух от 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 булевы значения:

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

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

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