numpy.bitwise_and

numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_and'>

逐元素計算兩個陣列的位元 AND。

計算輸入陣列中整數底層二進位表示的位元 AND。此 ufunc 實作 C/Python 運算子 &。

參數:

x1, x2array_like

僅處理整數和布林類型。如果 x1.shape != x2.shape，它們必須可廣播到一個共同的形狀（這將成為輸出的形狀）。

outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元組，可選

結果儲存的位置。如果提供，則必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會返回新分配的陣列。元組（僅可作為關鍵字引數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like，可選

此條件會廣播到輸入。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

返回:

outndarray 或純量

結果。如果 x1 和 x2 都是純量，則這是一個純量。

另請參閱

logical_and

bitwise_or

bitwise_xor

binary_repr

以字串形式返回輸入數字的二進位表示。

範例

>>> import numpy as np

數字 13 以 00001101 表示。同樣地，17 以 00010001 表示。因此，13 和 17 的位元 AND 為 000000001，即 1

>>> np.bitwise_and(13, 17)
1

>>> np.bitwise_and(14, 13)
12
>>> np.binary_repr(12)
'1100'
>>> np.bitwise_and([14,3], 13)
array([12,  1])

>>> np.bitwise_and([11,7], [4,25])
array([0, 1])
>>> np.bitwise_and(np.array([2,5,255]), np.array([3,14,16]))
array([ 2,  4, 16])
>>> np.bitwise_and([True, True], [False, True])
array([False,  True])

在 ndarray 上，& 運算子可以用作 np.bitwise_and 的簡寫。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])
>>> x2 = np.array([3, 14, 16])
>>> x1 & x2
array([ 2,  4, 16])