Listes Python et tableaux NumPy : quand utiliser « et » contre « & » ?

'and' (booléen) vs '&' (bitwise) : démêler les disparités comportementales dans les listes et les tableaux NumPy

Lorsque vous travaillez avec Python listes et tableaux NumPy, il est crucial de comprendre la distinction entre les opérations booléennes (et) et au niveau du bit (&). Ces opérateurs présentent des comportements différents selon le type de données sur lequel ils agissent.

Opération booléenne (et)

et évalue la valeur de vérité logique de deux expressions. Il renvoie True si les deux expressions sont True, et False sinon.

Opération au niveau du bit (&)

& effectue une opération au niveau du bit sur ses opérandes, qui doivent être soit True /Fausses valeurs ou entiers. Il renvoie True uniquement si tous les bits des deux opérandes sont définis sur 1.

Comportement avec les listes

En Python, les listes sont considérées logiquement comme vraies si elles ne sont pas vides . Ainsi, dans l'exemple 1, le résultat de mylist1 et mylist2 est déterminé par la valeur de vérité de la deuxième liste, qui est True. Cependant, & n'est pas pris en charge avec les listes, car elles peuvent contenir des éléments hétérogènes qui ne peuvent pas être combinés de manière significative au niveau du bit.

Comportement avec les tableaux NumPy

Les tableaux NumPy prennent en charge les calculs vectorisés, permettant des opérations sur plusieurs éléments de données simultanément. L'exemple 3 échoue car les tableaux contenant plus d'un élément ne peuvent pas se voir attribuer une valeur de vérité, évitant ainsi toute ambiguïté dans les opérations logiques vectorisées.

Dans l'exemple 4, np.array(mylist1) & np.array(mylist2) génère un tableau de valeurs booléennes. Chaque élément reflète le ET logique au niveau du bit des éléments correspondants dans les tableaux d'entrée.

Différences clés

• Booléen et vs Bitwise & : et teste la véracité logique, while & effectue des opérations au niveau du bit.
• Listes vs tableaux : les listes peuvent avoir des éléments non uniformes et ne sont pas compatibles aux opérations au niveau du bit, tandis que les tableaux NumPy prennent en charge les calculs vectoriels sur des types de données uniformes.
• Gérez les données vides différemment : en Python, les listes vides sont logiquement fausses, mais les tableaux NumPy avec une longueur > 1 n'ont aucune valeur de vérité.

Conclusion

Lors du traitement de listes, et est généralement utilisé pour les opérations booléennes. Pour les tableaux NumPy, & est utilisé pour les calculs bit à bit vectorisés. Comprendre ces différences est essentiel pour écrire du code Python qui gère correctement les opérations logiques et mathématiques sur diverses structures de données.

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