numpy.invert

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

Вычислить побитовое инвертирование, или побитовое НЕ, поэлементно.

Вычисляет побитовое НЕ (NOT) двоичного представления целых чисел в массивах-входах. Эта функция ufunc реализует оператор C/Python ~.

Для целочисленных входных данных со знаком возвращается дополнительный код. В системе дополнительного кода отрицательные числа представляются дополнительным кодом абсолютного значения. Это наиболее распространённый метод представления целых чисел со знаком на компьютерах [1]. N-разрядная система дополнительного кода может представлять любое целое число в диапазоне от \(-2^{N-1}\) до \(+2^{N-1}-1\).

Параметры:

xarray_like

Обрабатываются только целочисленные и булевы типы.

outndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно

Расположение, в котором хранится результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, до которой входные данные транслируются. Если не предоставлено или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных данных.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по вводу. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если пустой массив out создаётся по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по функциям 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

numpy.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 представляется 00001101. Побитовое инвертирование, или побитовое НЕ 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 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'

Булевы значения также принимаются:

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

Оператор ~ может использоваться как сокращённая запись для np.invert на массивах ndarrays.

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