maxframe.tensor.bitwise_or#

maxframe.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二进制表示的按位或。此 ufunc 实现了 C/Python 运算符 |。

参数:

  • 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, or tuple of Tensor and None, optional) -- 用于存储结果的位置。如果提供，则其形状必须可以广播到输入形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的张量。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出数量。

  • where (array_like, optional) -- 值为 True 表示在该位置计算 ufunc，值为 False 表示保留输出中的值不变。

  • **kwargs

返回:

out -- 结果。

返回类型:

array_like

参见

logical_or, bitwise_and, bitwise_xor

binary_repr

以字符串形式返回输入数字的二进制表示。

示例

数字 13 的二进制表示为 00001101。同样，16 的表示为 00010000。13 和 16 的按位或为 00011101，即 29：

>>> import maxframe.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])