`and` vs `&` : quand utiliser le ET logique et le ET au niveau du bit avec des listes et des tableaux NumPy ?

Patricia Arquette
Libérer: 2024-11-24 02:18:14
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`and` vs. `&`: When to Use Logical AND and Bitwise AND with Lists and NumPy Arrays?

'et' (logique) vs '&' (au niveau du bit) : variations dans la gestion des listes et des tableaux Numpy

Lorsque vous travaillez avec des opérations booléennes , comprendre la distinction entre « et » et « & » est crucial. Alors que « et » évalue si les deux expressions contiennent une valeur logique vraie, « & » détermine si les deux opérandes sont vrais (dans le contexte de valeurs logiques).

Comportement avec les listes

  • Dans l'exemple 1, l'opération « et » est évaluée à False car au moins un élément de la première liste est False. En revanche, si un élément des deux listes est True, le résultat est True. Ainsi, ['True', 'False', 'False'] et ['True', 'True', 'False'] renverraient True.
  • L'opérateur '&' est incompatible avec les listes car ils peut contenir des éléments de différents types et ne peut pas être combiné au niveau du bit.

Comportement avec Numpy Tableaux

  • Exemple 3 : Les tableaux avec plusieurs éléments n'ont pas de valeur de vérité claire, ce qui entraîne une ValueError car « et » ne peut pas évaluer les opérations logiques sur de tels tableaux. Utilisez les fonctions 'any()' ou 'all()' de numpy pour déterminer les conditions logiques.
  • Exemple 4 : '&' peut être utilisé avec des tableaux numpy car ils prennent en charge les opérations vectorisées. Le tableau résultant contient des éléments qui sont le ET au niveau du bit des éléments correspondants des tableaux d'entrée.

Résumé de l'utilisation de l'opérateur

  • Pour les opérations logiques avec des données non matricielles ou des calculs non mathématiques, utilisez « et ».
  • Pour combiner des vecteurs de valeurs booléennes, utilisez numpy avec '&'.

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