Python リストと NumPy 配列: 「and」と「&」をいつ使用するか?

リストと NumPy 配列での「and」と「&」の区別を理解する

はじめに

Python では、ブール演算間の動作に微妙な違いが存在します。リストと NumPy 配列に適用される場合の ('and') およびビット単位の演算 ('&')。この区別は、データ型と使用目的の根本的な違いに起因します。

ブール演算 vs ビット演算

• ブール演算 ('and' ): 両方の式が True または False に評価されるかどうかをテストします。 Python では、空の組み込みオブジェクト (リストなど) は False とみなされますが、空でないオブジェクトは True と見なされます。
• ビット単位の操作 ('&'): 個々のオブジェクトに対してビット単位の操作を実行します。 2 進数のビット (True/False 値)。整数やブール値など、ビットとして表現できる値でのみ機能します。

リストの動作

リストは意味のあるビット単位の演算をサポートしません。さまざまなタイプの任意の要素を含めることができるためです。したがって、'&' 演算子をリストに適用すると、TypeError が発生します。

例 1: 式 'mylist1 および mylist2' は [False、True、False、True、False] と評価されます。個々のリスト要素の真実性に基づきます。

NumPy での動作配列

NumPy 配列はベクトル化された計算をサポートしており、複数の要素に対して同じ操作を実行できます。

例 3: 'np.array(mylist1) およびnp.array(mylist2)' は、複数の配列の真偽を考慮するときにあいまいさが生じるため、ValueError を発生させます。 elements.

例 4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' は、対応する各要素に対してビット単位の演算を実行し、結果は [False、True、False、誤り、誤り].

適切使用法

• リスト: 任意の要素のリストに対するブール演算には「and」を使用します。
• NumPy 配列: を使用します。 「&」はブール値の配列に対するビット単位の演算に使用します。あるいは、「any()」または「all()」を使用して、複数の要素を持つ配列を処理します。

結論

「and」と「and」の区別「&」は、意図された使用例とデータ型にあります。 「and」は論理真理値に対して動作しますが、「&」はバイナリ表現に対してビット単位の演算を実行します。この区別を理解することは、リストを扱う場合でも NumPy 配列を扱う場合でも、Python でブール値を正しく操作するために重要です。

以上がPython リストと NumPy 配列: 「and」と「&」をいつ使用するか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。