使用Numpy在特定轴上将uint8数组的元素解包到二进制输出数组中

要将uint8数组的元素解包到二进制输出数组中，请在Python Numpy中使用**numpy.unpackbits()**方法。结果为二进制值（0或1）。轴是进行比特解包的维度。轴使用“axis”参数设置。

输入数组的每个元素都表示一个位字段，应将其解包到二进制输出数组中。输出数组的形状要么是一维的（如果axis为None），要么与输入数组的形状相同，并在指定的轴上进行解包。

轴是进行比特解包的维度。None表示解包扁平化数组。“count”参数是沿轴解包的元素数量，作为撤消对非8的倍数大小进行打包的效果的一种方式。非负数表示仅解包count个比特。负数表示从末尾修剪掉这么多比特。None表示解包整个数组（默认值）。大于可用比特数的计数将向输出添加零填充。负计数不得超过可用比特数。

“order”是返回比特的顺序。“big”将模拟bin(val)，3 = 0b00000011 ⇒ [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]，“little”将反转顺序为[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。默认为“big”。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

创建一个二维数组。我们使用“dtype”参数设置了uint8类型 -

arr = np.array([[4, 8], [6, 19], [27, 35]], dtype=np.uint8)

显示我们的数组 -

print("Array...
",arr)

获取数据类型 -

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素数量 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

要将uint8数组的元素解包到二进制输出数组中，请使用numpy.unpackbits()方法。轴使用“axis”参数设置 -

res = np.unpackbits(arr, axis = 1)
print("
Result...
",res)

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
# We have set uint8 type using the "dtype" parameter
arr = np.array([[4, 8], [6, 19], [27, 35]], dtype=np.uint8)

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# To unpack elements of a uint8 array into a binary-valued output array, use the numpy.unpackbits() method in Python Numpy
# The result is binary-valued (0 or 1).
# The axis is the dimension over which bit-unpacking is done.
# The axis is set using the "axis" parameter
res = np.unpackbits(arr, axis = 1)
print("
Result...
",res)

输出

Array...
[[ 4 8]
[ 6 19]
[27 35]]

Array datatype...
uint8

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 2)

Elements in the Array...
6

Result...
[[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1]
[0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1]]

更新于: 2022年2月16日

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