NumPy 1.14 - numpy.invert()

numpy.invert




numpy

numpy.invert

numpy.invert(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'invert'>

बिट-वार उलटा, या बिट-वार नहीं, तत्व-वार की गणना करें।

इनपुट सरणियों में पूर्णांकों के अंतर्निहित बाइनरी प्रतिनिधित्व के बिट-वार नहीं की गणना करता है। यह ufunc C / Python ऑपरेटर को लागू करता है ~

हस्ताक्षरित पूर्णांक इनपुट के लिए, दो का पूरक वापस आ गया है। दो-पूरक प्रणाली में ऋणात्मक संख्याओं को निरपेक्ष मान के दो पूरक द्वारा दर्शाया जाता है। यह कंप्यूटरों पर हस्ताक्षरित पूर्णांक का प्रतिनिधित्व करने का सबसे आम तरीका है [R64] । एक एन-बिट दो-पूरक प्रणाली सीमा में प्रत्येक पूर्णांक का प्रतिनिधित्व कर सकती है -2 ^ {एन 1} सेवा मेरे + 2 ^ {एन 1} -1

पैरामीटर:

x : array_like

केवल पूर्णांक और बूलियन प्रकार को संभाला जाता है।

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

आउट : array_like

परिणाम।

यह भी देखें

bitwise_and , bitwise_and , bitwise_or , bitwise_xor

binary_repr
एक स्ट्रिंग के रूप में इनपुट संख्या के द्विआधारी प्रतिनिधित्व को लौटाएं।

टिप्पणियाँ

bitwise_not लिए एक उपनाम है:

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

संदर्भ

[R64] ( 1 , 2 ) विकिपीडिया, "दो का पूरक", http://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

उदाहरण

हमने देखा है कि 13 00001101 द्वारा 00001101 । 13 का इन्वर्ट या बिट-वाइज नहीं है:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint8))
array([242], dtype=uint8)
>>> np.binary_repr(x, width=8)
'00001101'
>>> np.binary_repr(242, width=8)
'11110010'

परिणाम बिट-चौड़ाई पर निर्भर करता है:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint16))
array([65522], dtype=uint16)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'0000000000001101'
>>> np.binary_repr(65522, width=16)
'1111111111110010'

हस्ताक्षरित पूर्णांक प्रकारों का उपयोग करते समय परिणाम दो प्रकार के अहस्ताक्षरित प्रकार के लिए परिणाम का पूरक है:

>>> np.invert(np.array([13], dtype=int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'

बूलियन को भी स्वीकार किया जाता है:

>>> np.invert(array([True, False]))
array([False,  True])