原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.invert.html
校对:(虚位以待)
numpy.
invert
(x[, out]) = <ufunc 'invert'>逐位计算逐位反转,或逐位非单元。
计算输入数组中整数的基本二进制表示的逐位非零。这个ufunc实现了C / Python运算符~
。
对于有符号整数输入,返回二的补码。在二进制补码系统中,负数由绝对值的二进制补码表示。这是在计算机上表示有符号整数的最常用方法[R32]。N位二进制补码系统可以表示至范围内的每个整数。
参数: | x1:array_like
|
---|---|
返回: | out:array_like
|
笔记
bitwise_not
是invert
的别名:
>>> np.bitwise_not is np.invert
True
参考文献
[R32] | (1,2)维基百科,“Two's complement”,http://en.wikipedia.org/wiki/Two' s_complement |
例子
我们已经看到13由00001101
表示。13的反转或按位的NOT是:
>>> 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'
结果取决于位宽:
>>> 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'
当使用有符号整数类型时,结果是无符号类型的结果的二进制补码:
>>> np.invert(np.array([13], dtype=int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'
也接受布尔:
>>> np.invert(array([True, False]))
array([False, True], dtype=bool)