numpy.bitwise_right_shift#

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

Сдвинуть биты целого числа вправо.

Биты сдвигаются вправо x2. Поскольку внутреннее представление чисел в двоичном формате, эта операция эквивалентна делению x1 by 2**x2.

Параметры:

x1array_like, int: Входные значения.
x2array_like, int: Количество битов для удаления справа от x1. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

выходndarray, int: Возвращает x1 со сдвинутыми битами x2 раз вправо. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

left_shift: Сдвинуть биты целого числа влево.
binary_repr: Возвращает двоичное представление входного числа в виде строки.

Примеры

>>> 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])

The >> оператор может использоваться как сокращение для np.right_shift на ndarrays.

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