mars.tensor.bitwise_or#

mars.tensor.bitwise_or(x1, x2, out=None, where=None, **kwargs)#

逐元素计算两个张量的按位或。

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。这种ufunc实现了C/Python运算符|。

Parameters

  • x1 (array_like) – 仅处理整数和布尔类型。

  • x2 (array_like) – 仅处理整数和布尔类型。

  • out (Tensor, None, 或 tuple 的 Tensor 和 None, 可选) – 结果存储的位置。如果提供，它必须具有和输入相同的广播形状。如果未提供或None，将返回一个新分配的张量。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有与输出数量相等的长度。

  • where (array_like, 可选) – 值为 True 表示在该位置计算 ufunc，值为 False 表示保持输出中的该值不变。

  • **kwargs –

Returns

out – 结果。

Return type

类数组对象

另请参阅

logical_or, bitwise_and, bitwise_xor

binary_repr

返回输入数字的二进制表示形式，作为字符串。

示例

数字 13 的二进制表示为 00001101。同样，16 的表示为 00010000。 13 和 16 的按位或运算结果为 000111011，即 29：

>>> import mars.tensor as mt

>>> mt.bitwise_or(13, 16).execute()
29

>>> mt.bitwise_or(32, 2).execute()
34
>>> mt.bitwise_or([33, 4], 1).execute()
array([33,  5])
>>> mt.bitwise_or([33, 4], [1, 2]).execute()
array([33,  6])

>>> mt.bitwise_or(mt.array([2, 5, 255]), mt.array([4, 4, 4])).execute()
array([  6,   5, 255])
>>> (mt.array([2, 5, 255]) | mt.array([4, 4, 4])).execute()
array([  6,   5, 255])
>>> mt.bitwise_or(mt.array([2, 5, 255, 2147483647], dtype=mt.int32),
...               mt.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=mt.int32)).execute()
array([         6,          5,        255, 2147483647])
>>> mt.bitwise_or([True, True], [False, True]).execute()
array([ True,  True])