Numpy ununpackbits() 函数

NumPy unpackbits() 函数用于将 uint8 数组的元素解包为二进制值输出数组。它将输入数组中的每个字节(8 位)转换为其对应的二进制表示，从而生成一个位数组。

此函数可用于将打包的二进制数据重新扩展为位级表示。解包过程可以沿指定轴进行，并且可以通过确定最高有效位或最低有效位在前来将位顺序默认设置为"大端"或"小端"。

语法

以下是 Numpy unpackbits() 函数的语法 -

numpy.unpackbits(a, /, axis=None, count=None, bitorder='big')

参数

以下是 Numpy unpackbits() 函数的参数 -

• a(array_like): uint8 类型的输入数组。
• axis(int, 可选): 解包所沿的轴解包位。如果为 None，则在解包之前对输入数组进行展平。
• count(int 或 None，可选): 解包的位数。必须是 8 的倍数。如果为 None，则所有位都将被解包。
• bitorder({'big', 'little'}，可选): 打包表示中位的顺序。参数"big"表示最高有效位在前，而"little"表示最低有效位在前。默认值为"big"。

返回值

此函数返回一个数组，其中每个元素都被解包成其组成位。返回的数组的数据类型为 uint8。

示例 1

以下是 Numpy unpackbits() 函数的基本示例，该函数将打包的二进制数据(即字节)转换为位数组，以便进行位级操作或分析 -

import numpy as np

# 定义一个包含 uint8 值(字节)的一维数组
byte_array = np.array([0b10101010, 0b11001100], dtype=np.uint8)

# 将字节解包为单个位
unpacked_array = np.unpackbits(byte_array)

print("原始字节数组:", byte_array)
print("解包后的位数组:", unpacked_array)

以下是 unpackbits() 函数的输出 -

原始字节数组:[170 204]
解包后的位数组:[1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0]

示例 2

我们可以使用 unpackbits() 将一个包含 uint8 值的二维数组沿最后一个轴解包成单个位。下面是一个示例，展示了如何沿轴对二维数组进行解包 -

import numpy as np

# 定义一个由 uint8 值(字节)组成的二维数组
byte_array_2d = np.array([[0b10101010, 0b11001100], [0b11110000, 0b00001111]], dtype=np.uint8)

# 沿最后一个轴(axis=1)将字节解包为单个位
unpacked_array = np.unpackbits(byte_array_2d, axis=1)

print("原始二维字节数组:")
print(byte_array_2d)
print("
沿最后一个轴解包后的位数组axis:")
print(unpacked_array)

以下是上述示例的输出 -

原始二维字节数组:
[[170 204]
[240 15]]

沿最后一个轴解包后的位数组:
[[1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0]
 [1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1]]

numpy_binary_operators.html