Maison développement back-end Tutoriel Python Python \'&\' vs \'and\' : quand utiliser quel opérateur avec des listes et des tableaux NumPy ?

Python \'&\' vs \'and\' : quand utiliser quel opérateur avec des listes et des tableaux NumPy ?

Dec 12, 2024 pm 06:33 PM

Python '&' vs. 'and': When to Use Which Operator with Lists and NumPy Arrays?

Comprendre la différence de comportement entre '&' et 'et' en Python

Lorsque vous travaillez avec des listes et des tableaux NumPy, le comportement de « & » (opérateur au niveau du bit) et « et » (opérateur booléen) peuvent prêter à confusion. Cet article approfondit les différences entre ces opérateurs pour clarifier leur utilisation.

Distinction entre les opérations au niveau du bit et les opérations booléennes

En Python, '&' effectue une opération au niveau du bit, en vérifiant les bits binaires correspondants de ses entrées. "Vrai" et "Faux" dans la logique booléenne sont représentés respectivement par 1 et 0 dans les opérations au niveau du bit.

Comportement avec les listes

Les listes ne peuvent pas être combinées au niveau du bit, car ils contiennent des objets de différents types. Dans l'exemple 1, '&' déclenche une TypeError, car les listes ne peuvent pas être combinées de cette manière.

Comportement avec les tableaux NumPy

Les tableaux NumPy prennent en charge les calculs vectorisés. Les tableaux d'une longueur supérieure à 1 n'ont pas de valeur de vérité, car cela évite les incohérences logiques. Dans l'exemple 3, « et » échoue car le tableau NumPy a plusieurs éléments et donc aucune valeur de vérité significative.

Cependant, dans l'exemple 4, « & » effectue avec succès une opération bit à bit vectorisée sur les tableaux NumPy. En effet, ces tableaux ne contiennent que des valeurs booléennes, qui peuvent être combinées au niveau du bit.

Directives d'utilisation

  • Pour les opérations non-tableaux sans manipulation mathématique d'entiers , utilisez 'et'.
  • Pour combiner des vecteurs de valeurs booléennes, utilisez 'et' avec NumPy tableaux.

Conclusion

Comprendre la distinction entre « & » et « et » est crucial pour éviter toute confusion lorsque vous travaillez avec des listes et des tableaux NumPy. En suivant les directives décrites dans cet article, vous pouvez garantir l'utilisation appropriée de ces opérateurs et obtenir les résultats logiques souhaités.

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