Python numpy.invert函数方法的使用-CJavaPy

numpy.invert

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

按元素计算按位求逆，或按位求非。

按位计算输入数组中整数的底层二进制表示形式。这个ufunc实现了C/Python操作符~。

对于有符号整数输入，将返回两者的补码。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[1]。 N位二进制补码系统可以表示

到

范围内的每个整数。

参数：

x ：array_like

仅处理整数和布尔类型。

out ：ndarray, None, 或 ndarray的tuple 和 None, 可选

结果存储的位置。如果提供，它必须具有输入传递到的shape。

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True的位置，

将out数组设置为ufunc结果。

在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，

如果通过默认的out = None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x是标量，则这是标量。

Notes

bitwise_not是invert的别名:

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

例子

我们已经看到13用00001101表示。13的取反或按位取非为：

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

结果取决于位宽：

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

如果使用有符号整数类型，则结果是无符号类型的结果的二进制补码：

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

布尔也被接受：

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