numpy.bitwise_or#

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

計算兩個陣列逐元素的位元 OR 運算。

計算輸入陣列中整數底層二進制表示的位元 OR 運算。此 ufunc 實作了 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，它們必須可廣播為共同的形狀（這將成為輸出的形狀）。

outndarray、None 或 ndarray 和 None 的 tuple，選用

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。tuple（僅可作為關鍵字參數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like，選用

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_or
bitwise_and
bitwise_xor
binary_repr

以字串形式返回輸入數字的二進制表示。

範例

>>> import numpy as np

數字 13 的二進制表示為 00001101。同樣地，16 表示為 00010000。13 和 16 的位元 OR 運算結果為 00011101，即 29

>>> np.bitwise_or(13, 16)
29
>>> np.binary_repr(29)
'11101'

>>> np.bitwise_or(32, 2)
34
>>> np.bitwise_or([33, 4], 1)
array([33,  5])
>>> np.bitwise_or([33, 4], [1, 2])
array([33,  6])

>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255]), np.array([4, 4, 4]))
array([  6,   5, 255])
>>> np.array([2, 5, 255]) | np.array([4, 4, 4])
array([  6,   5, 255])
>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255, 2147483647], dtype=np.int32),
...               np.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=np.int32))
array([         6,          5,        255, 2147483647], dtype=int32)
>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])
array([ True,  True])

在 ndarray 上，| 運算子可以用作 np.bitwise_or 的簡寫。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])
>>> x2 = np.array([4, 4, 4])
>>> x1 | x2
array([  6,   5, 255])
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