Python NumPy(8):NumPy 位运算、NumPy 字符串函数
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'))

相关文章:
Python NumPy(8):NumPy 位运算、NumPy 字符串函数
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…...
日志2025.1.30
日志2025.1.30 1.简略地做了一下交互系统 public class Interactable : MonoBehaviour { private MeshRenderer renderer; private Material defaultMaterial; public Material highlightMaterial; private void Awake() { renderer GetComponentInChildren<Me…...
实战:如何快速让新网站被百度收录?
本文来自:百万收录网 原文链接:https://www.baiwanshoulu.com/22.html 要让新网站快速被百度收录,可以采取以下实战策略: 一、网站基础优化 网站结构清晰:确保网站的结构简洁清晰,符合百度的抓取规则。主…...
PhotoShop中JSX编辑器安装
1.使用ExtendScript Tookit CC编辑 1.安装 打开CEP Resource链接: CEP-Resources/ExtendScript-Toolkit at master Adobe-CEP/CEP-Resources (github.com) 将文件clone到本地或者下载到本地 点击AdobeExtendScriptToolKit_4_Ls22.exe安装,根据弹出的…...
01-时间与管理
时间与效率 一丶番茄时钟步骤好处 二丶86400s的财富利用时间的方法每天坚持写下一天计划 自我管理体系计划-行动-评价-回顾 一丶番茄时钟 一个计时器 一份任务清单,任务 步骤 每一个25分钟是一个番茄时钟 将工作时间划分为若干个25分钟的工作单元期间只专注于当前任务,遇到…...
MiniMax-01技术报告解读
刚刚MiniMax发布了MiniMax-01,简单测试了效果,感觉不错。于是又把它的技术报告看了一下。这种报告看多了,就会多一个毛病,越来越觉得自己也能搞一个。 这篇文章我觉得最有意思的一句是对数据质量的强调“低质量数据在训练超过两个…...
多头潜在注意力(MLA):让大模型“轻装上阵”的技术革新——从DeepSeek看下一代语言模型的高效之路
多头潜在注意力(MLA):让大模型“轻装上阵”的技术革新 ——从DeepSeek看下一代语言模型的高效之路 大模型的“内存焦虑” 当ChatGPT等大语言模型(LLM)惊艳世界时,很少有人意识到它们背后隐藏的“内存焦虑”…...
哈希表实现
目录 1. 哈希概念 1.1 直接定址法 1.2 哈希冲突 1.3 负载因子 1.4 将关键字转为整型 1.5 哈希函数 1.5.1 除法散列法/除留余数法 1.5.2 乘法散列法 1.5.3 全域散列法 1.5.4 其他方法 1.6 处理哈希冲突 1.6.1 开放定址法 1.6.1.1 线性探测 1.6.1.2 二次探测 1.6.…...
Linux的常用指令的用法
目录 Linux下基本指令 whoami ls指令: 文件: touch clear pwd cd mkdir rmdir指令 && rm 指令 man指令 cp mv cat more less head tail 管道和重定向 1. 重定向(Redirection) 2. 管道(Pipes&a…...
Ubuntu安装VMware17
安装 下载本文的附件,之后执行 sudo chmod x VMware-Workstation-Full-17.5.2-23775571.x86_64.bundle sudo ./VMware-Workstation-Full-17.5.2-23775571.x86_64.bundle安装注意事项: 跳过账户登录的办法:断开网络 可能出现的问题以及解决…...
什么是线性化PDF?
线性化PDF是一种特殊的PDF文件组织方式。 总体而言,PDF是一种极为优雅且设计精良的格式。PDF由大量PDF对象构成,这些对象用于创建页面。相关信息存储在一棵二叉树中,该二叉树同时记录文件中每个对象的位置。因此,打开文件时只需加…...
每日一题——序列化二叉树
序列化二叉树 BM39 序列化二叉树题目描述序列化反序列化 示例示例1示例2 解题思路序列化过程反序列化过程 代码实现代码说明复杂度分析总结 BM39 序列化二叉树 题目描述 请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树。二叉树的序列化是将二叉树按照某种遍历方式…...
Transformer+vit原理分析
目录 一、Transformer的核心思想 1. 自注意力机制(Self-Attention) 2. 多头注意力(Multi-Head Attention) 二、Transformer的架构 1. 整体结构 2. 编码器层(Encoder Layer) 3. 解码器层(Decoder…...
「AI学习笔记」深度学习的起源与发展:从神经网络到大数据(二)
深度学习(DL)是现代人工智能(AI)的核心之一,但它并不是一夜之间出现的技术。从最初的理论提出到如今的广泛应用,深度学习经历了几乎一个世纪的不断探索与发展。今天,我们一起回顾深度学习的历史…...
【漫话机器学习系列】069.哈达马乘积(Hadamard Product)
哈达马乘积(Hadamard Product) 哈达马乘积(Hadamard Product)是两个矩阵之间的一种元素级操作,也称为逐元素乘积(Element-wise Product)。它以矩阵的对应元素相乘为规则,生成一个新…...
2025一区新风口:小波变换+KAN!速占!
今天给大家分享一个能让审稿人眼前一亮,好发一区的idea:小波变换KAN! 一方面:KAN刚中稿ICLR25,正是风口上,与小波变换的结合还处于起步阶段,正是红利期,创新空间广阔。 另一方面&a…...
相同的树及延伸题型(C语言详解版)
从LeetCode 100和101看二叉树的比较与对称性判断 今天要讲的是leetcode100.相同的树,并且本文章还会讲到延伸题型leetcode101.对称二叉树。本文章编写用的是C语言,大家主要是学习思路,学习过后可以自己点击链接测试,并且做一些对…...
【Redis】 String 类型的介绍和常用命令
1. 介绍 Redis 中的 key 都是字符串类型Redis 中存储字符串是完全按照二进制流的形式保存的,所以 Redis 是不处理字符集编码的问题,客户端传入的命令中使用的是什么编码就采用什么编码,使得 Redis 能够处理各种类型的数据,包括文…...
LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022 免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。 Scaling Laws (缩放法则) 是大模型领域中,用于描述 模型性能(Loss) 与…...
Docker/K8S
文章目录 项目地址一、Docker1.1 创建一个Node服务image1.2 volume1.3 网络1.4 docker compose 二、K8S2.1 集群组成2.2 Pod1. 如何使用Pod(1) 运行一个pod(2) 运行多个pod 2.3 pod的生命周期2.4 pod中的容器1. 容器的生命周期2. 生命周期的回调3. 容器重启策略4. 自定义容器启…...
springboot 百货中心供应链管理系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,百货中心供应链管理系统被用户普遍使用,为方…...
vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
学校招生小程序源码介绍
基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码,专为学校招生场景量身打造,功能实用且操作便捷。 从技术架构来看,ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务,FastAdmin加速开发流程,UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
基于Docker Compose部署Java微服务项目
一. 创建根项目 根项目(父项目)主要用于依赖管理 一些需要注意的点: 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件,否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...
HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解
作为前端开发的核心,JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例: 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发(左键点击) button.onclick function() {alert("按钮被点击了!&…...
鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/
使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题:docker pull 失败 网络不同,需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...
docker 部署发现spring.profiles.active 问题
报错: org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...
pikachu靶场通关笔记19 SQL注入02-字符型注入(GET)
目录 一、SQL注入 二、字符型SQL注入 三、字符型注入与数字型注入 四、源码分析 五、渗透实战 1、渗透准备 2、SQL注入探测 (1)输入单引号 (2)万能注入语句 3、获取回显列orderby 4、获取数据库名database 5、获取表名…...
