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Python NumPy（8）：NumPy 位运算、NumPy 字符串函数

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_40298351/article/details/145399910 2025/5/10 7:33:01

1 NumPy 位运算

位运算是一种在二进制数字的位级别上进行操作的一类运算，它们直接操作二进制数字的各个位，而不考虑数字的整体值。NumPy 提供了一系列位运算函数，允许对数组中的元素进行逐位操作，这些操作与 Python 的位运算符类似，但作用于 NumPy 数组，支持矢量化处理，性能更高。

位运算在计算机科学中广泛应用于优化和处理底层数据。NumPy bitwise_ 开头的函数是位运算函数。NumPy 位运算包括以下几个函数：

操作	函数/运算符	描述
按位与	`numpy.bitwise_and(x1, x2)`	对数组的每个元素执行逐位与操作。
按位或	`numpy.bitwise_or(x1, x2)`	对数组的每个元素执行逐位或操作。
按位异或	`numpy.bitwise_xor(x1, x2)`	对数组的每个元素执行逐位异或操作。
按位取反	`numpy.invert(x)`	对数组的每个元素执行逐位取反（按位非）。
左移	`numpy.left_shift(x1, x2)`	将数组的每个元素左移指定的位数。
右移	`numpy.right_shift(x1, x2)`	将数组的每个元素右移指定的位数。

import numpy as nparr1 = np.array([True, False, True], dtype=bool)
arr2 = np.array([False, True, False], dtype=bool)result_and = np.bitwise_and(arr1, arr2)
result_or = np.bitwise_or(arr1, arr2)
result_xor = np.bitwise_xor(arr1, arr2)
result_not = np.bitwise_not(arr1)print("AND:", result_and)  # [False, False, False]
print("OR:", result_or)  # [True, True, True]
print("XOR:", result_xor)  # [True, True, True]
print("NOT:", result_not)  # [False, True, False]# 按位取反
arr_invert = np.invert(np.array([1, 2], dtype=np.int8))
print("Invert:", arr_invert)  # [-2, -3]# 左移位运算
arr_left_shift = np.left_shift(5, 2)
print("Left Shift:", arr_left_shift)  # 20# 右移位运算
arr_right_shift = np.right_shift(10, 1)
print("Right Shift:", arr_right_shift)  # 5

也可以使用 "&"、 "~"、 "|" 和 "^" 等操作符进行计算：

与运算（&）： 对应位上的两个数字都为1时，结果为1；否则，结果为0。
例如：1010 & 1100 = 1000
或运算（|）： 对应位上的两个数字有一个为1时，结果为1；否则，结果为0。
例如：1010 | 1100 = 1110
异或运算（^）： 对应位上的两个数字相异时，结果为1；相同时，结果为0。
例如：1010 ^ 1100 = 0110
取反运算（~）： 对数字的每个位取反，即0变为1，1变为0。
例如：~1010 = 0101
左移运算（<<）： 将数字的所有位向左移动指定的位数，右侧用0填充。
例如：1010 << 2 = 101000
右移运算（>>）： 将数字的所有位向右移动指定的位数，左侧根据符号位或补零。
例如：1010 >> 2 = 0010

1.1 bitwise_and

bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。

import numpy as np print ('13 和 17 的二进制形式：')
a,b = 13,17
print (bin(a), bin(b))
print ('\n')print ('13 和 17 的位与：')
print (np.bitwise_and(13, 17))

以上实例可以用下表来说明：

		1	1	0	1
AND
	1	0	0	0	1
运算结果	0	0	0	0	1

位与操作运算规律如下：

A	B	AND
1	1	1
1	0	0
0	1	0
0	0	0

1.2 bitwise_or

bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。

import numpy as npa, b = 13, 17
print('13 和 17 的二进制形式：')
print(bin(a), bin(b))print('13 和 17 的位或：')
print(np.bitwise_or(13, 17))

以上实例可以用下表来说明：

		1	1	0	1
OR
	1	0	0	0	1
运算结果	1	1	1	0	1

位或操作运算规律如下：

A	B	OR
1	1	1
1	0	1
0	1	1
0	0	0

1.3 invert

invert() 函数对数组中整数进行位取反运算，即 0 变成 1，1 变成 0。对于有符号整数，取该二进制数的补码，然后 +1。二进制数，最高位为0表示正数，最高位为 1 表示负数。看看 ~1 的计算步骤：

将1(这里叫：原码)转二进制＝ 00000001
按位取反＝ 11111110
发现符号位(即最高位)为1(表示负数)，将除符号位之外的其他数字取反＝ 10000001
末位加1取其补码＝ 10000010
转换回十进制＝ -2

表达式	二进制值（2 的补数）	十进制值
5	00000000 00000000 00000000 00000101	5
~5	11111111 11111111 11111111 11111010	-6

import numpy as npprint('13 的位反转，其中 ndarray 的 dtype 是 uint8：')
print(np.invert(np.array([13], dtype=np.uint8)))
print('\n')
# 比较 13 和 242 的二进制表示，我们发现了位的反转print('13 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(13, width=8))
print('\n')print('242 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(242, width=8))

1.4 left_shift

left_shift() 函数将数组元素的二进制形式向左移动到指定位置，右侧附加相等数量的 0。

import numpy as npprint('将 10 左移两位：')
print(np.left_shift(10, 2))
print('\n')print('10 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(10, width=8))
print('\n')print('40 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(40, width=8))
#  '00001010' 中的两位移动到了左边，并在右边添加了两个 0。

1.5 right_shift

right_shift() 函数将数组元素的二进制形式向右移动到指定位置，左侧附加相等数量的 0。

import numpy as npprint('将 40 右移两位：')
print(np.right_shift(40, 2))
print('\n')print('40 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(40, width=8))
print('\n')print('10 的二进制表示：')
print(np.binary_repr(10, width=8))
#  '00001010' 中的两位移动到了右边，并在左边添加了两个 0。

2 NumPy 字符串函数

以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。

数	描述
`add()`	对两个数组的逐个字符串元素进行连接
multiply()	返回按元素多重连接后的字符串
`center()`	居中字符串
`capitalize()`	将字符串第一个字母转换为大写
`title()`	将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写
`lower()`	数组元素转换为小写
`upper()`	数组元素转换为大写
`split()`	指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表
`splitlines()`	返回元素中的行列表，以换行符分割
`strip()`	移除元素开头或者结尾处的特定字符
`join()`	通过指定分隔符来连接数组中的元素
`replace()`	使用新字符串替换字符串中的所有子字符串
`decode()`	数组元素依次调用`str.decode`
`encode()`	数组元素依次调用`str.encode`

2.1 numpy.char.add()

numpy.char.add() 函数依次对两个数组的元素进行字符串连接。

import numpy as npprint('连接两个字符串：')
print(np.char.add(['hello'], [' xyz']))
print('\n')print('连接示例：')
print(np.char.add(['hello', 'hi'], [' abc', ' xyz']))

2.2 numpy.char.multiply()

numpy.char.multiply() 函数执行多重连接。

import numpy as npprint(np.char.multiply('ywz ', 3))

2.3 numpy.char.center()

numpy.char.center() 函数用于将字符串居中，并使用指定字符在左侧和右侧进行填充。

import numpy as np# np.char.center(str , width,fillchar) ：
# str: 字符串，width: 长度，fillchar: 填充字符
print(np.char.center('ywz', 20, fillchar='*'))

2.4 numpy.char.capitalize()

numpy.char.capitalize() 函数将字符串的第一个字母转换为大写：

import numpy as npprint(np.char.capitalize('ywz'))

2.5 numpy.char.title()

numpy.char.title() 函数将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写：

import numpy as npprint (np.char.title('i like apple'))

2.6 numpy.char.lower()

numpy.char.lower() 函数对数组的每个元素转换为小写。它对每个元素调用 str.lower。

import numpy as np# 操作数组
print(np.char.lower(['YWZ', 'GOOGLE']))# 操作字符串
print(np.char.lower('YWZ'))

2.7 numpy.char.upper()

numpy.char.upper() 函数对数组的每个元素转换为大写。它对每个元素调用 str.upper。

import numpy as np# 操作数组
print(np.char.upper(['ywz', 'google']))# 操作字符串
print(np.char.upper('ywz'))

2.8 numpy.char.split()

numpy.char.split() 通过指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组。默认情况下，分隔符为空格。

import numpy as np# 分隔符默认为空格
print(np.char.split('i like apple?'))
# 分隔符为 .
print(np.char.split('blog.csdn.net', sep='.'))

2.9 numpy.char.splitlines()

numpy.char.splitlines() 函数以换行符作为分隔符来分割字符串，并返回数组。\n，\r，\r\n 都可用作换行符。

import numpy as np# 换行符 \n
print(np.char.splitlines('i\nlike apple?'))

2.10 numpy.char.strip()

numpy.char.strip() 函数用于移除开头或结尾处的特定字符。

import numpy as np# 移除字符串头尾的 a 字符
print(np.char.strip('ashok aywza', 'a'))# 移除数组元素头尾的 a 字符
print(np.char.strip(['aywza', 'admin', 'java'], 'a'))

2.11 numpy.char.join()

numpy.char.join() 函数通过指定分隔符来连接数组中的元素或字符串

import numpy as np# 操作字符串
print(np.char.join(':', 'ywz'))# 指定多个分隔符操作数组元素
print(np.char.join([':', '-'], ['ywz', 'google']))

2.12 numpy.char.replace()

numpy.char.replace() 函数使用新字符串替换字符串中的所有子字符串。

import numpy as npprint(np.char.replace('i like apple', 'pp', 'cc'))

2.13 numpy.char.encode()

numpy.char.encode() 函数对数组中的每个元素调用 str.encode 函数。默认编码是 utf-8，可以使用标准 Python 库中的编解码器。

import numpy as npa = np.char.encode('ywz', 'cp500')
print(a)

2.14 numpy.char.decode()

numpy.char.decode() 函数对编码的元素进行 str.decode() 解码。

import numpy as npa = np.char.encode('ywz', 'cp500')
print(a)
print(np.char.decode(a, 'cp500'))