Python中的 numpy.bitwise_or()

在Python中，numpy.bitwise_or()函数是用于按位计算两个整数数组的或（OR）运算。其语法如下：

numpy.bitwise_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, ufunc 'bitwise_or')

其中：

• x1：数组_like，第一个输入的整数数组。
• x2：数组_like，第二个输入的整数数组。
• out：ndarray，用于保存结果的可选输出数组。
• where：数组_like，当此参数为True时，使用x1和x2中的元素进行计算。否则，在输出数组中使用True。
• casting：{'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}，表明如何将dtype更改为安全或不安全的转换。
• order：{'K', 'A', 'C', 'F'}，用于控制内存布局（“C”，“Fortran”，“保留”或“任何”）的参数。
• dtype：dtype，输出数组所需的数据类型。如果不提供，则自动确定数据类型。
• ufunc 'bitwise_or'：用于计算结果的未关联ufunc。

注意，numpy.bitwise_or()函数只适用于整数。如果传递的数组不是整数，则会根据需要进行强制转换。

下面是一些示例代码：

import numpy as np

# 传递整数数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int8)
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8], dtype=np.int8)
result = np.bitwise_or(arr1, arr2)
print(result) # [5, 6, 7, 12]

# 传递含有浮点数的数组
arr3 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
arr4 = np.array([5.5, 6.6, 7.7, 8.8])
result2 = np.bitwise_or(arr3, arr4)
print(result2) # [5, 6, 7, 12]

# 使用where参数
x = np.arange(10)
result3 = np.bitwise_or(x < 5, x > 7, where=(x % 2 == 0))
print(result3) # [False, True, False, True, False,  True,  True, False, False, False]

以上就是numpy.bitwise_or()函数的介绍。需要注意的是，该函数的性能通常比普通的或运算要好得多。因此，当需要计算大量二进制运算时，可以考虑使用该函数来优化代码。