numpy.right_shift

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

将整数的位向右移动.

位向右移动 x2. 因为数字的内部表示形式是二进制格式,这个操作相当于将 x1 除以 2**x2.

参数:

x1array_like, int

输入值.

x2array_like, int

从 x1 右侧移除的位数.如果 x1.shape != x2.shape,它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出形状）.

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.如果未提供或为 None,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.

wherearray_like, 可选

这个条件通过输入进行广播.在条件为 True 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.注意,如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组,条件为 False 的位置将保持未初始化状态.

**kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:

outndarray, int

将 x1 的位向右移动 x2 次.如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

left_shift

将整数的位向左移动.

binary_repr

返回输入数字的二进制表示形式作为字符串.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.binary_repr(10)
'1010'
>>> np.right_shift(10, 1)
5
>>> np.binary_repr(5)
'101'

>>> np.right_shift(10, [1,2,3])
array([5, 2, 1])

>> 运算符可以用作 ndarrays 上 np.right_shift 的简写.

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