np.invert 和 np.binary_repr 详解

本是古典何须时尚 2021-11-23 02:04 342阅读 0赞

invert 的作用是对数值按位取反，但是对于具体的情况有点差别，看下面几个例子就能明白。

对于正数 **13**，其对应的**二进制位是：00001101**，如果按位取反，结果为 11110010 对应的整数是：-14。

二进制位，可以用numpy的 np.binary\_repr 函数实现：

![20190725155539192.png][]

可是设置不同的位数：

![20190725155604718.png][]

![20190725155621462.png][]

\-14是怎么来的呢？计算机中，最高位是符号位。11110010的最高位是1，代表负数。而负数在计算机中是**负数按照补码来进行存储的。**

我们可以这么说，对于负数才有相应的补码。

补码的计算方式：**补码 = 反码 + 1。**

而我们最终的目的是要得到原码，也就是反码的反码。

对于补码 11110010，我们先求的反码，为反码 = 补码 - 1 = 11110001

然后求取，原码：原码是反码的反码，但是符号位不变： 原码 = 10001110 对饮过来就是 -14 啦。

测试结果：

![20190725154400346.png][]

但是**对于无符号整数**，我们对正数求求反码时，不改变符号位：所以 00001101的反码为 11110010 最高位默认强制为0，按位取反后还是正数，对应是 242。

![20190725154719893.png][]

对于更大的比特位，有符号正数不变，但是无符号整数 结果会变化。看下面两个例子。

16位有符号整数

![20190725154856957.png][]

16位无符号整数（计算过程同uint8）

![20190725155012128.png][]

对于 bool行数据，就直接取反即可。

![20190725155301279.png][]

参考：[https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.invert.html][https_docs.scipy.org_doc_numpy-1.10.0_reference_generated_numpy.invert.html]

[20190725155539192.png]: /images/20211122/ad2fd113e8c4447f988c5c4613632970.png
[20190725155604718.png]: /images/20211122/a42470c47bb44b059c13e7514efede21.png
[20190725155621462.png]: /images/20211122/709a1cc27233406f8518bfd303e09115.png
[20190725154400346.png]: /images/20211122/5f590314c14d46f5bde1bf870af2ae69.png
[20190725154719893.png]: /images/20211122/5e08d9d6eac246d88202a8fb7ef8c439.png
[20190725154856957.png]: /images/20211122/f81e728058554689812592aa78d05324.png
[20190725155012128.png]: /images/20211122/306b9b35b86043ed9e4f325767ede005.png
[20190725155301279.png]: /images/20211122/f54656899ef64c3682b9698901fc4ab0.png
[https_docs.scipy.org_doc_numpy-1.10.0_reference_generated_numpy.invert.html]: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.invert.html