NumPy 1.14 - numpy.left_shift()

numpy.left_shift




numpy

numpy.left_shift

numpy.left_shift(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'left_shift'>

एक पूर्णांक के बिट्स को बाईं ओर शिफ्ट करें।

बिट्स को x1 के दाईं ओर x2 0s जोड़कर बाईं ओर स्थानांतरित किया जाता है। चूंकि संख्याओं का आंतरिक प्रतिनिधित्व द्विआधारी प्रारूप में है, यह ऑपरेशन x1 2**x2 को 2**x2 से गुणा करने के बराबर है।

पैरामीटर:

X1 : पूर्णांक प्रकार की array_like

इनपुट मान

x2 : पूर्णांक प्रकार के array_like

ज़ीरो की संख्या x1 संलग्न करने के लिए। गैर-नकारात्मक होना 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:

बाहर : पूर्णांक प्रकार की सरणी

बिट्स के साथ वापसी x1 को बाईं ओर x2 बार स्थानांतरित किया गया।

यह भी देखें

right_shift
पूर्णांक के बिट्स को दाईं ओर शिफ्ट करें।
binary_repr
एक स्ट्रिंग के रूप में इनपुट संख्या के द्विआधारी प्रतिनिधित्व को लौटाएं।

उदाहरण

>>> np.binary_repr(5)
'101'
>>> np.left_shift(5, 2)
20
>>> np.binary_repr(20)
'10100'
>>> np.left_shift(5, [1,2,3])
array([10, 20, 40])