Memahami Perbezaan 'dan' vs '&' dengan Senarai dan Tatasusunan NumPy
Pengenalan
Dalam Python, terdapat perbezaan yang ketara dalam tingkah laku antara operasi Boolean ('dan') dan operasi bitwise ('&') apabila digunakan pada senarai dan tatasusunan NumPy. Perbezaan ini berpunca daripada perbezaan asas dalam jenis data mereka dan kes penggunaan yang dimaksudkan.
Operasi Boolean vs Operasi Bitwise
Gelagat dengan Senarai
Senarai tidak menyokong operasi bitwise yang bermakna, kerana ia boleh mengandungi unsur-unsur sewenang-wenang dari pelbagai jenis. Oleh itu, pengendali '&' menimbulkan TypeError apabila digunakan pada senarai.
Contoh 1: Ungkapan 'mylist1 dan mylist2' menilai kepada [False, True, False, True, False] berdasarkan kebenaran setiap elemen senarai individu.
Tingkah laku dengan Tatasusunan NumPy
Tatasusunan NumPy menyokong pengiraan bervektor, membolehkan anda melakukan operasi yang sama pada berbilang elemen.
Contoh 3: 'np.array(mylist1) dan np.array(mylist2)' menimbulkan ValueError kerana kesamaran timbul apabila mempertimbangkan kebenaran tatasusunan dengan berbilang elemen.
Contoh 4: 'np.array(mylist1) & np.array(mylist2)' melakukan operasi bitwise pada setiap elemen yang sepadan, menghasilkan [ Palsu, Betul, Palsu, Palsu, Palsu].
Sesuai Penggunaan
Kesimpulan
Perbezaan antara 'dan' dan '&' terletak pada kes penggunaan dan jenis data yang dimaksudkan. Semasa 'dan' berfungsi pada nilai kebenaran logik, '&' melakukan operasi bitwise pada perwakilan binari. Memahami perbezaan ini adalah penting untuk memanipulasi nilai Boolean dengan betul dalam Python, sama ada berurusan dengan senarai atau tatasusunan NumPy.
Atas ialah kandungan terperinci Senarai Python dan Tatasusunan NumPy: Bila Untuk Menggunakan \'and\' vs \'&\'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!