numpy.bitwise_and

麻木的。bitwise_and ( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ , signature , extobj ] ) = <ufunc 'bitwise_and' >

按位计算两个数组元素的 AND。

计算输入数组中整数的基础二进制表示形式的按位 AND。该 ufunc 实现了 C/Python 运算符&。

参数：

x1, x2类似数组

仅处理整数和布尔类型。如果，它们必须可广播为通用形状（成为输出的形状）。x1.shape != x2.shape

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中array_like，可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

输出ndarray 或标量

结果。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。

也可以看看

logical_and

bitwise_or

bitwise_xor

binary_repr

以字符串形式返回输入数字的二进制表示形式。

例子

数字13用 表示00001101。同样，17 用 表示00010001。因此，13 和 17 的按位与为000000001, 或 1：

>>> np.bitwise_and(13, 17)
1

>>> np.bitwise_and(14, 13)
12
>>> np.binary_repr(12)
'1100'
>>> np.bitwise_and([14,3], 13)
array([12,  1])

>>> np.bitwise_and([11,7], [4,25])
array([0, 1])
>>> np.bitwise_and(np.array([2,5,255]), np.array([3,14,16]))
array([ 2,  4, 16])
>>> np.bitwise_and([True, True], [False, True])
array([False,  True])

该&运算符可以用作np.bitwise_andon ndarray 的简写。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])
>>> x2 = np.array([3, 14, 16])
>>> x1 & x2
array([ 2,  4, 16])