Python 教程之运算符(3)—— G-Fact 19(布尔逻辑和位非运算符)

简介: Python 教程之运算符(3)—— G-Fact 19(布尔逻辑和位非运算符)

包括 C、C++、Java 和 Python 在内的大多数语言都提供布尔类型,可以设置为FalseTrue。考虑以下在布尔值上

使用逻辑非(或!)运算符的程序。

一个在布尔值上使用逻辑非或!的 C++ 程序

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
  // 我们正在制作 false 和 true 的变量存储 bool 表达式,它也可以写成 (1) 代表“真”,(0) 代表“假”
  bool is_it_true = false;
  bool is_it_false = true;
  // 下面的代码首先打印 false (0),然后打印 true (1),因为我们在第二种情况下使用了 'not' (!) 运算符
  cout << is_it_true << endl;
  cout << !is_it_true << endl;
  // 下面的代码首先打印 true (1),然后打印 false (0),因为我们在第二种情况下使用了 'not' (!) 运算符
  cout << is_it_false << endl;
  cout << !is_it_false << endl;
  return 0;
}

一个在布尔值上使用逻辑非或!的 Python 程序

a = not True
b = not False
print a
print b
# 输出: False
# True

一个在布尔值上使用逻辑非或! 的 C# 程序

using System;
class GFG
{
  public static void Main ()
  {
    bool a = true, b = false;
    Console.WriteLine(!a);
    Console.WriteLine(!b);
  }
}
// 输出: False
// True

一个在布尔值上使用逻辑非或!的 javascript 程序

<script>  
    var a = true, b = false;
    document.write(!a+"<br/>");
    document.write(!b);
// 输出: False
// True
</script>

输出

0
1
1
0

上述程序的输出符合预期,但如果我们之前没有使用过按位非(或~) 运算符,则程序后面的输出可能与预期不符。

一个在布尔值上使用按位非或 ~ 的 Python 程序

a = True
b = False
print ~a
print ~b

在布尔值上使用按位非或 ~ 的 C/C++ 程序

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    bool a = true, b = false;
    cout << ~a << endl << ~b;
    return 0;
}

一个在布尔值上使用 Bitwise Not 或 ~ 的 Java 程序

import java.io.*;
class GFG
{
  public static void main (String[] args)
  {
    boolean a = true, b = false;
    System.out.println(~a);
    System.out.println(~b);
  }
}

输出:

6: error: bad operand type boolean for unary operator '~'
        System.out.println(~a);
                           ^
7: error: bad operand type boolean for unary operator '~'
        System.out.println(~b);
                           ^
2 errors

结论: 

“逻辑非或!” 用于布尔值,“按位非或~”用于整数。当应用整数运算符时,C/C++ 和 python 等语言会自动将布尔值提升为整数类型,但是 Java 并没有这样做。


目录
相关文章
|
5天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
12 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
11 3
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
13 0
|
6天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
11 0
|
机器学习/深度学习 JavaScript 数据挖掘
【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归(logistic regression)
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”,了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 逻辑回归是分类当中极为常用的手段,它属于概率型非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归,因变量y只有“是”和“否”两个取值,记为1和0。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
6天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
7天前
|
设计模式 算法 搜索推荐
Python编程中的设计模式:优雅解决复杂问题的钥匙####
本文将探讨Python编程中几种核心设计模式的应用实例与优势,不涉及具体代码示例,而是聚焦于每种模式背后的设计理念、适用场景及其如何促进代码的可维护性和扩展性。通过理解这些设计模式,开发者可以更加高效地构建软件系统,实现代码复用,提升项目质量。 ####
|
6天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
探索Python编程:从基础到高级应用
【10月更文挑战第38天】本文旨在引导读者从Python的基础知识出发,逐渐深入到高级编程概念。通过简明的语言和实际代码示例,我们将一起探索这门语言的魅力和潜力,理解它如何帮助解决现实问题,并启发我们思考编程在现代社会中的作用和意义。