はnumpyのを使用して、ちょうどバイナリでmarticesを印刷しようとしたバイナリ

Question

でPythonの操作をしてください：

import numpy 

G=numpy.matrix('100011;010101;001110') 

H = numpy.matrix('011100;101010;110001') 

print G 
print H 

戻り

[[100011] 
[ 4161] 
[ 584]] 
[[ 4672] 
[101010] 
[110001]] 

は、どのように私は、バイナリで行列演算を行うためにも、バイナリで私の行列を維持することができ同じように？おかげさまで

Answer 1

"バイナリ"とは "ブール値"を意味しますか？

import numpy as np 

g = np.array([[1, 0, 0, 0, 1, 1], 
       [0, 1, 0, 1, 0, 1], 
       [0, 0, 1, 1, 1, 0]], dtype=bool) 

h = np.array([[0, 1, 1, 1, 0, 0], 
       [1, 0, 1, 0, 1, 0], 
       [1, 1, 0, 0, 0, 1]], dtype=bool) 

を（そして、なぜ世界であなたは??使用している構文を使用している）限り違いとして、1 + 1を考えます。バイナリでは、2（0b10）になります。ブール値表現では、1となります。

[0, 1] + [0, 1]をにする場合は、バイナリが必要です。 [0, 1]にしたい場合は、ブール値にします。

同様に、[1, 1] + [1, 0]を[1, 0, 1]にする場合は、バイナリにします。 [1, 1]にしたい場合は、ブール値にします。あなたは（ブール値を使用して）言及操作のいくつかの例として

：

print 'g * h ...' 
print g * h 

print 'g * h viewed as integers...' 
print (g * h).view(np.int8) # or x.astype(int), but the latter makes a copy 

a = np.array([1, 1, 0], dtype=bool) 
print 'Matrix multiplication of [1, 1, 0] with g...' 
print a.dot(g) # Or we could do g.T.dot(a) 

この利回り：

g * h ... 
[[False False False False False False] 
[False False False False False False] 
[False False False False False False]] 

g * h viewed as integers... 
[[0 0 0 0 0 0] 
[0 0 0 0 0 0] 
[0 0 0 0 0 0]] 

Matrix multiplication of [1, 1, 0] with g... 
[ True True False True True True]