使用NumPy將uint8陣列的元素解包到沿0軸的二值輸出陣列中

要將uint8陣列的元素解包到二值輸出陣列中，可以使用Python NumPy中的**numpy.unpackbits()**方法。結果為二值（0或1）。軸是進行位解包的維度。軸使用“axis”引數設定。

輸入陣列的每個元素都表示一個位欄位，應將其解包到二值輸出陣列中。輸出陣列的形狀可以是一維（如果axis為None）或與輸入陣列相同，並且沿指定的軸進行解包。

軸是進行位解包的維度。None表示解包扁平化陣列。“count”引數是沿軸解包的元素數量，作為取消打包非八的倍數大小的效果的一種方式。非負數表示僅解包count位。負數表示從末尾修剪掉這麼多位。None表示解包整個陣列（預設值）。大於可用位數的計數將向輸出新增零填充。負計數不得超過可用位數。

順序是返回位的順序。“big”將模擬bin(val)，3 = 0b00000011 ⇒ [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]，“little”將反轉順序為[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。預設為“big”。

步驟

首先，匯入所需的庫：

import numpy as np

建立一個二維陣列。我們使用“dtype”引數設定uint8型別：

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

顯示我們的陣列：

print("Array...
",arr)

獲取資料型別：

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

獲取陣列的維度：

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

獲取陣列的形狀：

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

獲取陣列的元素數量：

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

要將uint8陣列的元素解包到二值輸出陣列中，可以使用numpy.unpackbits()方法。結果為二值（0或1）。軸是進行位解包的維度。軸使用“axis”引數設定：

res = np.unpackbits(arr, axis = 0)
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 = 0)
print("
Result...
",res)

輸出

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

更新於：2022年2月17日

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