numpy.left_shift

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

将整数的位向左移动。

通过附加将位向左移动 x2 0s位于 x1 . 由于数字的内部表示是二进制格式，因此此操作相当于乘法 x1 通过 2**x2 .

参数

x1整型数组

输入值。

x2整型数组

要附加到的零数 x1 . 必须是非负的。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到公共形状（成为输出的形状）。

outndarray、none或ndarray和none的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出数。

where阵列式，可选

这种情况通过输入广播。在条件为真的位置 out 数组将被设置为ufunc结果。在其他地方 out 数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化 out 数组是通过默认值创建的 out=None ，其中条件为False的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc docs .

返回

out整型数组

返回 x1 位移动时 x2 时间在左边。这是一个标量，如果两者都是 x1 和 x2 是标量。

参见

right_shift

将整数的位右移。

binary_repr

以字符串形式返回输入数字的二进制表示形式。

实例

>>> 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，第二个参数的数据类型可能会更改结果的数据类型，并且在某些情况下可能会导致意外的结果（请参见 Casting Rules ）：

>>> a = np.left_shift(np.uint8(255), 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'>

这个 << 运算符可用作 np.left_shift 在星期天。

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

numpy.invert numpy.right_shift