淺談Python中(&，|)和(and，or)之間的區(qū)別

更新時(shí)間：2019年08月07日 10:17:38 作者：禰唿

這篇文章主要介紹了淺談Python中(&，|)和(and，or)之間的區(qū)別,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

（&，|）和（and，or）是兩組比較相似的運(yùn)算符，用在“與”/ “或”上，在用法上有些許區(qū)別。
（&，|）和（and，or）是用來比較兩組變量的，格式基本上是：

a & b
a | b
a and b
a or b

如果a，b是數(shù)值變量，則&， |表示位運(yùn)算， and，or則依據(jù)是否非0來決定輸出，

&， |：

# 1&2，2在二進(jìn)制里面是10,1在二進(jìn)制中是01，那么01與運(yùn)算10得到是0 


1 & 2     # 輸出為 0， 
1 | 2     # 輸出為3

and, or:

# 判斷變量是否為0， 是0則為False，非0判斷為True，
 # and中含0，返回0； 均為非0時(shí)，返回后一個(gè)值， 
2 and 0  # 返回0
2 and 1  # 返回1
1 and 2  # 返回2

# or中， 至少有一個(gè)非0時(shí)，返回第一個(gè)非0,
2 or 0  # 返回2
2 or 1  # 返回2
0 or 1  # 返回1

如何a, b是邏輯變量，則兩類的用法基本一致

In[103]:(3>0) | (3<1)
Out[103]: True
In[104]:(3>0) and (3<1)
Out[104]: False
In[105]:(3>0) or (3<1)
Out[105]: True
In[106]:(3>0) & (3<1)
Out[106]: False

值得提及的是在DataFrame的切片過程，要注意邏輯變量的使用，

需要求得滿足多個(gè)邏輯條件的數(shù)據(jù)時(shí)，要使用& 和|，在某些條件下用and/ or會(huì)報(bào)錯(cuò)‘ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().'

target_url = "http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv"
data = pd.read_csv(target_url, header=None, columns=['s_line', 's_wid', 'p_line', 'p_wid', 'kind'])
data.columns = ['s_line', 's_wid', 'p_line', 'p_wid', 'kind']
x_data = data.iloc[:, :-1]

# 在多個(gè)邏輯條件下，用& 或者|，
x_1 = x_data[x_data['s_line'] > 6 & x_data['p_wid'] > 0]

用and報(bào)錯(cuò)
這里寫圖片描述

參考解釋

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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