numpy.left_shift#

numpy.left_shift(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'left_shift'>#

将整数的位向左移动.

通过在 x1 的右侧附加 x2 个 0,将位向左移动.由于数字的内部表示形式是二进制格式,因此此操作等效于将 x1 乘以 2x2 .

参数:
x1整数类型的类数组

输入值.

x2整数类型的类数组

要附加到 x1 的零的数量.必须是非负数.如果 x1.shape != x2.shape ,则它们必须可广播到通用形状(这将成为输出的形状).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

存储结果的位置.如果提供,则它必须具有输入广播到的形状.如果未提供或为None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能仅作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量.

其中类数组,可选

此条件会在输入上进行广播.在条件为True的位置, out 数组将被设置为ufunc结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认的 out=None 创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为False的位置将保持未初始化.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参见 ufunc docs .

返回:
out整数类型的数组

返回位向左移动 x2 次的 x1 .如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

right_shift

将整数的位向右移动.

binary_repr

返回输入数字的二进制表示形式,类型为字符串.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.binary_repr(5)
'101'
>>> np.left_shift(5, 2)
20
>>> np.binary_repr(20)
'10100'

>>> np.left_shift(5, [1,2,3])
array([10, 20, 40])

请注意,第二个参数的 dtype 可能会更改结果的 dtype,并在某些情况下导致意外结果(请参阅 Casting Rules ):

>>> a = np.left_shift(np.uint8(255), np.int64(1))  # Expect 254
>>> print(a, type(a)) # Unexpected result due to upcasting
510 <class 'numpy.int64'>
>>> b = np.left_shift(np.uint8(255), np.uint8(1))
>>> print(b, type(b))
254 <class 'numpy.uint8'>

<< 运算符可以用作 ndarray 上 np.left_shift 的简写.

>>> x1 = 5
>>> x2 = np.array([1, 2, 3])
>>> x1 << x2
array([10, 20, 40])
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