浅谈Python中(&，|)和(and，or)之间的区别


						（&，|）和（and，or）是两组比较相似的运算符，用在“与”/ “或”上，在用法上有些许区别。 

（&，|）和（and，or）是用来比较两组变量的，格式基本上是：





a & b

a | b

a and b

a or b



如果a，b是数值变量， 则&， |表示位运算， and，or则依据是否非0来决定输出，

&， |：





# 1&2，2在二进制里面是10,1在二进制中是01，那么01与运算10得到是0 





1 & 2     # 输出为 0， 

1 | 2     # 输出为3



and, or:





# 判断变量是否为0， 是0则为False，非0判断为True，

 # and中含0，返回0； 均为非0时，返回后一个值， 

2 and 0  # 返回0

2 and 1  # 返回1

1 and 2  # 返回2



# or中， 至少有一个非0时，返回第一个非0,

2 or 0  # 返回2

2 or 1  # 返回2

0 or 1  # 返回1 



如何a, b是逻辑变量， 则两类的用法基本一致





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的切片过程，要注意逻辑变量的使用，

需要求得满足多个逻辑条件的数据时，要使用& 和|，在某些条件下用and/ or会报错‘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]



# 在多个逻辑条件下，用& 或者|，

x_1 = x_data[x_data['s_line'] > 6 & x_data['p_wid'] > 0]



 



参考解释

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