or函数python_Python numpy.bitwise_or函数方法的使用

numpy.bitwise_or

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

按元素计算两个数组的按位或。

计算输入数组中整数的基础二进制表示形式的按位或。该ufunc实现了C/Python运算符|。参数：x1, x2 ：array_like

仅处理整数和布尔类型。如果x1.shape！= x2.shape，

则必须将它们传递为通用形状(即输出的形状)。

out ：ndarray, None, 或 ndarray的tuple和 None, 可选

结果存储的位置。如果提供，它必须具有输入传递到的形状。

如果未提供或没有，则返回一个新分配的数组。

元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where ：array_like, 可选

此条件通过输入传递。在条件为True的位置，

将out数组设置为ufunc结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。

请注意，如果通过默认的out = None创建了未初始化的输出数组，

则条件为False的数组中的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅关键字的参数，请参见ufunc文档。

返回值：out ：ndarray 或 scalar

结果。如果x1和x2均为标量，则为标量。

例子

数字13的binaray表示为00001101。同样，16表示为00010000。13和16的按位OR则为000111011或29：>>> np.bitwise_or(13, 16)

>>> np.binary_repr(29)

'11101'>>> np.bitwise_or(32, 2)

>>> 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])

>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])

array([ True, True])

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