numpy.invert¶

numpy.invert(x[, out]) = <ufunc 'invert'>¶

逐位计算逐位反转，或逐位非单元。

计算输入数组中整数的基本二进制表示的逐位非零。这个ufunc实现了C / Python运算符~。

对于有符号整数输入，返回二的补码。在二进制补码系统中，负数由绝对值的二进制补码表示。这是在计算机上表示有符号整数的最常用方法[R32]。N位二进制补码系统可以表示 $-2^{N-1}$ 至 $+2^{N-1}-1$ 范围内的每个整数。

参数：	x1：array_like 只处理整数和布尔类型。
返回：	out：array_like 结果。

参数：

x1：array_like

只处理整数和布尔类型。

out：array_like

结果。

也可以看看

bitwise_and，bitwise_or，bitwise_xor，logical_not

binary_repr: 以字符串形式返回输入数字的二进制表示。

笔记

bitwise_not是invert的别名：

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

参考文献

[R32]

（1，2）维基百科，“Two's complement”，http://en.wikipedia.org/wiki/Two' s_complement

例子

我们已经看到13由00001101表示。13的反转或按位的NOT是：

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint8))
array([242], dtype=uint8)
>>> np.binary_repr(x, width=8)
'00001101'
>>> np.binary_repr(242, width=8)
'11110010'

结果取决于位宽：

>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint16))
array([65522], dtype=uint16)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'0000000000001101'
>>> np.binary_repr(65522, width=16)
'1111111111110010'

当使用有符号整数类型时，结果是无符号类型的结果的二进制补码：

>>> np.invert(np.array([13], dtype=int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'

也接受布尔：

>>> np.invert(array([True, False]))
array([False,  True], dtype=bool)