在 Python 中與列表和 NumPy 數組一起使用時,'and”和'&”有何不同?
了解列表上的布爾和位運算與NumPy 數組的行為
簡介
在Python 中,「and」和「&」運算子的不同之處在於用於清單和NumPy 數組時的行為。這種差異可能會令人費解,特別是如果您不熟悉位元運算的話。
布林運算與位元運算
'and' 是一個邏輯運算符,用於測試兩者是否相同其運算元邏輯上為 True。另一方面,「&」是位元運算符,對其運算元執行位元運算(例如 AND、OR、XOR)。
列表的行為
與列表一起使用時,「and」將列表項目計算為布林值。如果所有項目均為 True,則「and」的計算結果為 True;否則,其計算結果為 False。例如:
mylist1 = [True, True, True, False, True] mylist2 = [False, True, False, True, False] mylist1 and mylist2 # Output: [False, True, False, True, False]
'&',但是不支援清單上的位元運算。它會引發 TypeError,因為清單包含任意元素。
mylist1 & mylist2 # Output: TypeError: unsupported operand type(s)
NumPy 數組的行為
對於 NumPy 數組,行為有所不同。 NumPy 數組支援向量化計算,這意味著可以同時對多個元素執行操作。
「and」不能用於長度大於 1 的 NumPy 數組,因為數組沒有簡單的布林值。
import numpy as np np_array1 = np.array(mylist1) np_array2 = np.array(mylist2) np_array1 and np_array2 # Output: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous
但是,'&' 可以在 NumPy 布林數組上使用來執行按位 AND 運算按元素排序。
np_array1 & np_array2 # Output: array([False, True, False, False, False], dtype=bool)
摘要
- 使用 'and' 比較布林值或計算邏輯表達式。
- 使用 ' &' 對整數或布林值 NumPy 執行位元運算數組。
- 列表不能使用 '&' 來組合,因為它們可以包含任意元素。
- NumPy 陣列可以支援使用 '&' 進行向量化位元運算,但處理 'and' 的方式與列表不同,因為它們的向量化性質。
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