mindspore.ops.bitwise_and

mindspore.ops.bitwise_and(x, y)

逐元素执行两个Tensor的与运算。

\[out_i = x_{i} \wedge y_{i}\]

输入 x 和 y 遵循 隐式类型转换规则 ，使数据类型保持一致。 如果 x 和 y 数据类型不同，低精度数据类型将自动转换成高精度数据类型。

参数：

• x (Tensor) - 第一个输入，是一个数据类型为uint16、int16或int32的Tensor。

• y (Tensor) - 第二个输入，是一个与 x 相同类型的Tensor。

返回：

Tensor，是一个与 x 相同类型的Tensor。

异常：

• TypeError - x 或 y 不是Tensor。

• RuntimeError - 输入的 x 与 y 需要进行参数类型转换时不符合转换规则。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([0, 0, 1, -1, 1, 1, 1]), mindspore.int16)
>>> y = Tensor(np.array([0, 1, 1, -1, -1, 2, 3]), mindspore.int16)
>>> output = ops.bitwise_and(x, y)
>>> print(output)
[ 0  0  1 -1  1  0  1]