Python：Numpy库中的invert()函数的用法_invert函数_Superpower_ww的博客

官方解释：

Compute bit-wise inversion , or bit-wise NOT , element-wise .
Computes the bit-wise NOT of the underlying binary representation of the integers in the input arrays.
For signed integer inputs, the two’s complement is returned. In a two’s-complement system negative numbers are represented by the two’s complement of the absolute value. This is the most common method of representing signed integers on computers [1]. A N-bit two’s-complement system can represent every integer in the range

函数invert()计算输入数组中整数的二进制按位NOT结果. 也就是说 Numpy库中的bitwise_not() 和 invert()是一个函数，作用相同，只是名字不同. 验证一下发现两者其实是相等的：

>>>np.bitwise_not is np.invert
下面举例来看invert函数的作用. 官网的例子，我们知道整数"13"以二进制表示为"00001101"，将13进行invert()转化有 ： 
>>> np.invert(np.arange([13], dtype=unit8))
array([242],dtype=unit8)
输出的是242,这个242又是什么呢? 将242转换成二进制数： 
>>> np.binary_repr(242, width=8)
'11110010'
这里np.binary_repr() 函数返回给定宽度中十进制数的二进制表示形式。
 由输出结果可以发现，"242"的二进制表示“”11110010“”其实就是"00001101"的按位取否. 
输出的结果取决于bit_width
 
当dtype取unit16时，结果会变得不同： 
>>> np.invert(np.array([13], dtype=uint16))
array([65522], dtype=uint16)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'0000000000001101'
>>> np.binary_repr(65522, width=16)
'1111111111110010'
当使用含符号整数类型"int8"时，结果是无符号类型的结果的二进制补码： 
>>> np.invert(np.array([13], dtype=int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'
【1】 numpy.invert——Numpy
                    Numpy库中的invert()函数的用法官方解释：Compute bit-wise inversion, or bit-wise NOT, element-wise.Computes the bit-wise NOT of the underlying binary representation of the integers in the input arrays.For signe...
Compute bit-wise inversion, or bit-wise NOT, element-wise.
Computes the bit-wise NOT of the underlying binary representation of the integers in the input arrays.
For signed integer inputs, th...
				1.[a,b]：返回的值是把b追加到a后面去，返回一个新的数组。
2.在箭头函数中使用的forEach结果this返回undefined。原因是forEach里的回调函数，只要有function,就会有this，当没有哪个对象调用是就会返回undefined。解决方法：const that = this。在forEach函数用that访问。
3.实现可编辑表格：
有两种方式，主要第二种：
（1）两个Table。
（2）用Form + Table。两个原理一样。个人认为Form更好理解。
实现这个功能的思路：
				编写函数invert，将数组中的n个整数按相反顺序存放，要求用指针变量作为函数形参，并用指针的方法遍历该数组。
在main函数中输入n个整数，存入数组a中；然后调用上述函数处理数组a，最后逐个输出数组a中的元素。
注意：不要改变函数名称，注意大小写敏感。
				编写函数invert，将数组中的n个整数按相反顺序存放，要求用指针变量作为函数形参，并用指针的方法遍历该数组。
在main函数中输入n个整数，存入数组a中；然后调用上述函数处理数组a，最后逐个输出数组a中的元素。
输入包含两行：
第一行是n（1 <= n <= 1000）。
第二行是n个整数，邻近两数之间用一个空格隔开。
输出逆序存放后的数组，邻近两数之间用一个空格隔开。
15 20 4 7 -18
-18 7 4 20 15
https://edu.csdn.net/course/detail/36074
Python实战量化交易理财系统
https://edu.csdn.net/course/detail/35475
NumPy 教程目录
Lesson11——NumPy 位运算
NumPy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数。
NumPy 位运算包括以下几个函数：
rsa是一种非对称加密，(有公钥私钥两把不同密钥)。
单向函数：单方向计算容易，反向难。例：x→f(x)容易，而f(x)→x难。
同余：a ≡ b (mod  m)意思是a-b = mk。
推论：ab  mod  k = (a  mod  k) * (b  mod  k) mod  k
模逆元：也称模倒数。a^-1  ≡  1 (mod  n)相当于：ab = 1 (mod  n)。python中有包可以直接用来求模逆元。
加法：3+4≡0 (mod  7) , 5+5 ≡
				Python的numpy库是一个常用的科学计算工具，它提供了高效的数组处理功能和矩阵运算能力。
首先，需要在Python环境中安装numpy库，可以使用pip命令进行安装：
pip install numpy
安装完成后，在Python文件中引入numpy库：
```python
import numpy as np
然后，就可以使用numpy库提供的各种函数和方法来进行数组操作和矩阵计算了。例如，创建一个一维数组：
```python
a = np.array([1, 2, 3])
创建一个二维数组：
```python
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
使用numpy库提供的函数进行数组操作和计算，例如求和、平均数、标准差等：
```python
c = np.sum(a)  # 求和
d = np.mean(a)  # 平均数
e = np.std(a)  # 标准差
可以使用numpy库提供的函数进行矩阵计算，例如矩阵乘法：
```python
f = np.dot(b, b)
除此之外，numpy库还提供了许多其他的函数和方法，包括数组的切片、索引、排序、去重等。具体的使用方法可以参考numpy库的文档。
				Error in moviepy setup command: 'extras_require' must be a dictionary whose values are strings or li
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