numpy.right_shift #

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

将整数的位向右移动。

位向右移动x2。由于数字的内部表示是二进制格式，因此该运算相当于x1除以2**x2。

参数：

x1类似数组，int: 输入值。
x2类似数组，int: x1右侧要删除的位数。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，int: 返回x1，位向右移动x2次。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。

也可以看看

left_shift: 将整数的位左移。
binary_repr: 以字符串形式返回输入数字的二进制表示形式。

例子

>>> np.binary_repr(10)
'1010'
>>> np.right_shift(10, 1)
5
>>> np.binary_repr(5)
'101'

>>> np.right_shift(10, [1,2,3])
array([5, 2, 1])

该>>运算符可以用作np.right_shifton ndarray 的简写。

>>> x1 = 10
>>> x2 = np.array([1,2,3])
>>> x1 >> x2
array([5, 2, 1])