python - 如何提取较大数字 Numpy 数据类型的位

Question

Numpy 有一个库函数，np.unpackbits，它会将一个uint8 解包成一个长度为 8 的位向量。有没有相应快速的方法来解包更大的数字类型？例如。 uint16 或 uint32。我正在研究一个涉及数字之间频繁转换的问题，用于数组索引及其位向量表示，而瓶颈是我们的打包和解包函数。

Answer 1

您可以使用 view 和 unpackbits 执行此操作

输入:

unpackbits(arange(2, dtype=uint16).view(uint8))

输出:

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

对于 a = arange(int(1e6), dtype=uint16) 这在我的机器上非常快，大约 7 毫秒

%%timeit
unpackbits(a.view(uint8))

100 loops, best of 3: 7.03 ms per loop

至于字节顺序，你得看看http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.byteswapping.html并根据您的需要应用建议。