Listes Python et tableaux NumPy : quand utiliser \'and\' vs \'&\' ?

Comprendre la distinction entre « et » et « & » avec les listes et les tableaux NumPy

Introduction

En Python, il existe une subtile différence de comportement entre les opérations booléennes (« et ») et au niveau du bit opérations («&») lorsqu'elles sont appliquées aux listes et aux tableaux NumPy. Cette distinction découle de différences fondamentales dans leurs types de données et leurs cas d'utilisation prévus.

Opérations booléennes vs opérations au niveau du bit

• Opérations booléennes ('et' ) : Testez si les deux expressions sont évaluées à True ou False. En Python, les objets intégrés vides (par exemple, les listes) sont considérés comme faux, tandis que les objets non vides sont vrais.
• Opérations au niveau du bit ('&') : effectuez des manipulations au niveau du bit sur des individus individuels. bits de nombres binaires (valeurs Vrai/Faux). Il ne fonctionne qu'avec des valeurs qui peuvent être représentées sous forme de bits, telles que des entiers ou des booléens.

Comportement avec les listes

Les listes ne prennent pas en charge les opérations au niveau des bits significatives, car ils peuvent contenir des éléments arbitraires de différents types. Par conséquent, l'opérateur '&' génère une TypeError lorsqu'il est appliqué aux listes.

Exemple 1 : L'expression 'mylist1 et mylist2' est évaluée à [False, True, False, True, False] basé sur la véracité de chaque élément de la liste.

Comportement avec NumPy Tableaux

Les tableaux NumPy prennent en charge les calculs vectorisés, vous permettant d'effectuer la même opération sur plusieurs éléments.

Exemple 3 : 'np.array(mylist1) et np.array(mylist2)' déclenche une ValueError car des ambiguïtés surviennent lors de l'examen de la véracité d'un tableau avec plusieurs éléments.

Exemple 4 : 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' effectue une opération au niveau du bit sur chaque élément correspondant, ce qui donne [False, True, False, Faux, Faux].

Approprié Utilisation

• Listes : Utilisez « et » pour les opérations booléennes sur des listes d'éléments arbitraires.
• Tableaux NumPy : Utilisez '&' pour les opérations au niveau du bit sur des tableaux de valeurs booléennes. Vous pouvez également utiliser « any() » ou « all() » pour gérer des tableaux comportant plusieurs éléments.

Conclusion

La distinction entre « et » et « & » réside dans les cas d'utilisation et les types de données prévus. Alors que « et » fonctionne sur des valeurs de vérité logiques, « & » effectue des opérations au niveau du bit sur des représentations binaires. Comprendre cette distinction est crucial pour manipuler correctement les valeurs booléennes en Python, qu'il s'agisse de listes ou de tableaux NumPy.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!