numpy.bitwise_xor

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

計算兩個陣列元素wise的位元互斥或 (XOR)。

計算輸入陣列中整數底層二進位表示的位元互斥或 (XOR)。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，它們必須可廣播到共同形狀（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，則它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會傳回新分配的陣列。元組（可能僅作為關鍵字引數）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 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引數，請參閱 ufunc 文件。

傳回:

outndarray 或 純量

結果。如果 x1 和 x2 都是純量，則這是一個純量。

參見

logical_xor

bitwise_and

bitwise_or

binary_repr

以字串形式傳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 的位元互斥或 (XOR) 為 00011100，即 28

>>> np.bitwise_xor(13, 17)
28
>>> np.binary_repr(28)
'11100'

>>> np.bitwise_xor(31, 5)
26
>>> np.bitwise_xor([31,3], 5)
array([26,  6])

>>> np.bitwise_xor([31,3], [5,6])
array([26,  5])
>>> np.bitwise_xor([True, True], [False, True])
array([ True, False])

運算子 ^ 可以用作 ndarray 上 np.bitwise_xor 的簡寫。

>>> x1 = np.array([True, True])
>>> x2 = np.array([False, True])
>>> x1 ^ x2
array([ True, False])