numpy.bitwise_xor
numpy.bitwise_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_xor'>
按元素计算两个数组的按位XOR。
计算输入数组中整数的基础二进制表示形式的按位XOR。 此ufunc实现C/Python运算符^。
参数 ： | x1, x2 ：array_like 仅处理整数和布尔类型。 如果 则必须将它们传递为通用形状（即输出的形状）。 out ：ndarray, 或 ndarray的 结果存储的位置。 如果提供， 它必须具有输入传递到的形状。 如果未提供或没有，则返回一个新分配的数组。 元组（只能作为关键字参数）的长度 必须等于输出的数量。 where ：array_like, 可选 此条件通过输入传递。 在条件为 将
请注意，如果通过默认的 创建了未初始化的输出数组， 则条件为False的数组中的位置 将保持未初始化状态。 **kwargs 有关其他仅关键字的参数， 请参见ufunc文档。 |
返回值 ： | out ：ndarray 或 scalar 结果。 如果 |
例子
1）两个整数之间进行按位异或操作
import numpy as np
# 两个整数之间进行按位异或操作
result = np.bitwise_xor(13, 17)
print(result) # 输出: 28
# 将结果 28 转换为二进制表示
binary_result = np.binary_repr(result)
print(binary_result) # 输出: '11100'2）31 和 5 进行按位异或操作
import numpy as np
# 31 和 5 进行按位异或操作
result = np.bitwise_xor(31, 5)
print(result) # 输出: 263）对两个数组分别与 5 进行按位异或操作
import numpy as np
# 对两个数组分别与 5 进行按位异或操作
result = np.bitwise_xor([31, 3], 5)
print(result) # 输出: [26, 6]4）对两个数组进行按位异或操作
import numpy as np
# 对两个数组进行按位异或操作
result = np.bitwise_xor([31, 3], [5, 6])
print(result) # 输出: [26, 5]
5）对布尔值数组进行按位异或操作
import numpy as np
# 对布尔值数组进行按位异或操作
result = np.bitwise_xor([True, True], [False, True])
print(result) # 输出: [ True, False]