Python-Listen und NumPy-Arrays: Wann sollte \'and\' vs. \'&\' verwendet werden?

Verstehen der Unterscheidung von „und“ vs. „&“ mit Listen und NumPy-Arrays

Einführung

In Python gibt es einen subtilen Unterschied im Verhalten zwischen booleschen Operationen („und“) und bitweisen Operationen ('&') bei Anwendung auf Listen und NumPy-Arrays. Diese Unterscheidung ergibt sich aus grundlegenden Unterschieden in ihren Datentypen und beabsichtigten Anwendungsfällen.

Boolesche Operationen vs. bitweise Operationen

• Boolesche Operationen ('und') ): Testen Sie, ob beide Ausdrücke als wahr oder falsch ausgewertet werden. In Python gelten leere integrierte Objekte (z. B. Listen) als falsch, während nicht leere Objekte als wahr gelten.
• Bitweise Operationen ('&'): Führt bitweise Manipulationen an einzelnen Objekten durch Bits von Binärzahlen (Wahr/Falsch-Werte). Es funktioniert nur mit Werten, die als Bits dargestellt werden können, wie etwa Ganzzahlen oder Boolesche Werte.

Verhalten mit Listen

Listen unterstützen keine sinnvollen bitweisen Operationen. da sie beliebige Elemente unterschiedlichen Typs enthalten können. Daher löst der Operator „&“ einen TypeError aus, wenn er auf Listen angewendet wird.

Beispiel 1: Der Ausdruck „mylist1 and mylist2“ ergibt [False, True, False, True, False] basierend auf der Wahrhaftigkeit jedes einzelnen Listenelements.

Verhalten mit NumPy Arrays

NumPy-Arrays unterstützen vektorisierte Berechnungen, sodass Sie dieselbe Operation für mehrere Elemente ausführen können.

Beispiel 3: 'np.array(mylist1) and np.array(mylist2)‘ löst einen ValueError aus, da Unklarheiten auftreten, wenn die Wahrhaftigkeit eines Arrays mit mehreren berücksichtigt wird Elemente.

Beispiel 4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' führt eine bitweise Operation für jedes entsprechende Element aus, was zu [False, True, False, Falsch, falsch].

Angemessen Verwendung

• Listen:Verwenden Sie „und“ für boolesche Operationen auf Listen beliebiger Elemente.
• NumPy-Arrays:Verwenden '&' für bitweise Operationen an Arrays mit booleschen Werten. Alternativ können Sie „any()“ oder „all()“ verwenden, um Arrays mit mehreren Elementen zu verarbeiten.

Fazit

Die Unterscheidung zwischen „und“ und '&' liegt in ihren beabsichtigten Anwendungsfällen und Datentypen. Während „and“ mit logischen Wahrheitswerten arbeitet, führt „&“ bitweise Operationen mit binären Darstellungen durch. Das Verständnis dieser Unterscheidung ist entscheidend für die korrekte Bearbeitung boolescher Werte in Python, unabhängig davon, ob es sich um Listen oder NumPy-Arrays handelt.

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