在 Numpy 中将整数的位向左移动，并将移位次数设置为数组
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/24 21:37:17
要将整数的位向左移动，请使用 Python Numpy 中的 numpy.left_shift() 方法。我们将移位次数设置为一个新数组。
通过在 x1 的右侧添加 x2 个 0，将位向左移动。由于数字的内部表示是二进制格式，因此此操作等效于将 x1 乘以 2**x2。x1 是输入值。x2 是要添加到 x1 的零的数量。必须为非负值。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到通用形状(该形状将成为输出的形状)。
函数 left_shift() 返回 x1 的位向左移动 x2 次。如果 x1 和 x2 都是标量，那么这就是标量。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建一维数组 −
arrLeft = np.array([2, 3, 5])
显示我们的数组 −
print("数组...
",arr)
获取数据类型 −
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
数组中的元素...
",arr.size)
实际整数值 −
val = 25
要将整数的位向左移动，请使用 numpy.left_shift() 方法。我们将移位次数设置为数组 arrLeft −
print("
结果(左移)...
",np.left_shift(val, arrLeft))
示例
import numpy as np
# 创建一维数组
arrLeft = np.array([2, 3, 5])
# 显示我们的数组
print("数组...
",arrLeft)
# 获取数据类型
print("
数组数据类型...
",arrLeft.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arrLeft.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arrLeft.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中的元素...
",arrLeft.size)
# 实际整数值
val = 25
# 要将整数的位向左移动，请使用 Python Numpy 中的 numpy.left_shift() 方法
# 我们将移位次数设置为数组 arrLeft
print("
结果(左移)...
",np.left_shift(val, arrLeft))
输出
数组... [2 3 5] 数组数据类型... int64 数组维度... 1 我们的数组形状... (3,) 数组中的元素... 3 结果(左移)... [100 200 800]
