NumPy 位运算

位运算直接处理整数或布尔值的二进制位，常用于协议字段、权限标志、图像通道、掩码和紧凑数据编码。NumPy 的位运算 ufunc 能逐元素处理数组并支持广播。

核心 API

函数/运算符	含义
np.bitwise_and / &	按位与
np.bitwise_or / \|	按位或
np.bitwise_xor / ^	按位异或
np.invert / ~	按位取反
np.left_shift / <<	左移
np.right_shift / >>	右移
np.bitwise_count	统计非负等价表示中的 1 位数量（NumPy 2.x）
np.packbits / np.unpackbits	布尔/位数组与字节互转

可运行示例

import numpy as np

flags = np.array([0b0011, 0b0101, 0b1000], dtype=np.uint8)
read_mask = np.uint8(0b0001)
can_read = (flags & read_mask) != 0
print(can_read)

enabled = flags | np.uint8(0b0010)
print(enabled)
print(flags << 1)
print(np.unpackbits(flags[:, None], axis=1))

压缩布尔状态：

import numpy as np

states = np.array([True, False, True, True, False, False, True, False])
packed = np.packbits(states)
restored = np.unpackbits(packed, count=states.size).astype(bool)
print(packed, restored)

常见错误与工程注意事项

• 位运算适用于整数和布尔 dtype，不适用于普通浮点数组。处理浮点位模式需要明确 view 为等宽无符号整数，并理解平台字节序。
• Python 比较运算与 &、| 的优先级容易造成错误，条件组合应写 (a > 0) & (a < 8)。
• ~ 对有符号整数采用补码语义，例如 ~1 == -2；协议字段通常更适合无符号 dtype。
• 左移可能溢出固定宽度 dtype，右移有符号负数还涉及符号扩展；必须根据协议明确类型。
• packbits 默认每字节按高位优先，交换系统数据时明确 bitorder、有效位数和填充规则。
• 不要将位运算的常数掩码散落在业务代码中，应使用命名常量并测试每一位的含义。