将二进制值 Numpy 数组的元素按位打包到 uint8 数组的负轴上

numpyserver side programmingprogramming

要将二进制值数组的元素按位打包到 uint8 数组的负轴上,请使用 Python Numpy 中的 numpy.packbits() 方法。结果会在末尾插入零位,以填充为完整字节。使用 axis 参数设置轴。axis 是进行位打包的维度。我们已设置负轴。

axis 是进行位打包的维度。None 表示打包扁平化的数组。bitorder 是输入位的顺序。"big" 将模拟 bin(val), [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1] ⇒ 3 = 0b00000011, "little"将会反转顺序,因此 [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ⇒ 3. 默认为"big"。

packbits() 函数返回 uint8 类型的数组,其元素表示与输入元素的逻辑值(0 或非零)对应的位。packed 的形状与输入的维数相同。

步骤

首先,导入所需的库 −

import numpy as np

Create a 3d array −

arr = np.array([[ [1,0,1], [0,1,0]], [ [1,1,0], [0,0,1]], [ [1, 1, 0],[0, 0, 1] ]])

显示我们的数组 −

print("数组...
",arr)

获取数据类型 −

print("
数组数据类型...
",arr.dtype)

获取数组的维度 −

print("
数组维度...
",arr.ndim)

获取数组的形状 −

print("
我们的数组形状...
",arr.shape)

获取数组元素的数量 −

print("
数组中的元素...
",arr.size)

要将二进制数组的元素打包成 uint8 数组中的位,请使用 numpy.packbits() 方法。结果将通过在末尾插入零位来填充为完整字节 −

res = np.packbits(arr, axis = -1)
print("
结果...
",res)

示例

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[ [1,0,1], [0,1,0]],[ [1,1,0], [0,0,1]],[[1, 1, 0],[0, 0, 1] ]])

# 显示数组
print("数组...
",arr) # 获取数据类型 print("
数组数据类型...
",arr.dtype) # 获取数组的维度 print("
数组维度...
",arr.ndim) # 获取数组的形状 print("
我们的数组形状...
",arr.shape) # 获取数组元素的数量 print("
数组中的元素...
",arr.size) # 要将二进制数组的元素打包成 uint8 数组的位,请使用 Python Numpy 中的 numpy.packbits() 方法。 # 通过在末尾插入零位,将结果填充为完整字节。 # 使用 axis 参数设置轴。 # axis 是进行位打包的维度。 res = np.packbits(arr, axis = -1) print("
结果...
",res)

输出

数组...
[[[1 0 1]
[0 1 0]]

[[1 1 0]
[0 0 1]]

[[1 1 0]
[0 0 1]]]

数组数据类型...
int64

数组维度...
3

我们的数组形状...
(3, 2, 3)

数组中的元素...
18

结果...
[[[160]
[ 64]]

[[192]
[ 32]]

[[192]
[ 32]]]

相关文章