python - numpy中十进制整数数组到二进制数组的矢量化转换

Question

我正在尝试将一个整数数组转换为它们在 Python 中的二进制表示形式。我知道原生 python 有一个名为 bin 的函数可以执行此操作。 Numpy 也有类似的函数:numpy.binary_repr。

问题是这些都不是向量化方法，因为它们一次只取一个值。因此，为了转换整个输入数组，我必须使用 for 循环并多次调用这些函数，这不是很有效。

有没有什么方法可以不使用 for 循环来执行此转换？这些功能是否有任何矢量化形式？我试过 numpy.apply_along_axis 但没有成功。我也尝试过使用 np.fromiter 和 map，但也不行。

我知道类似的问题也被问过几次(比如 here )，但给出的答案实际上都不是矢量化的。

将我指向任何方向将不胜感激!

谢谢 =)

Answer 1

最简单的方法是使用 binary_repr 和 vectorize，它将保留原始数组形状，例如:

binary_repr_v = np.vectorize(np.binary_repr)
x = np.arange(-9, 21).reshape(3, 2, 5)
print(x)
print()
print(binary_repr_v(x, 8))

输出:

[[[-9 -8 -7 -6 -5]
  [-4 -3 -2 -1  0]]

 [[ 1  2  3  4  5]
  [ 6  7  8  9 10]]

 [[11 12 13 14 15]
  [16 17 18 19 20]]]

[[['11110111' '11111000' '11111001' '11111010' '11111011']
  ['11111100' '11111101' '11111110' '11111111' '00000000']]

 [['00000001' '00000010' '00000011' '00000100' '00000101']
  ['00000110' '00000111' '00001000' '00001001' '00001010']]

 [['00001011' '00001100' '00001101' '00001110' '00001111']
  ['00010000' '00010001' '00010010' '00010011' '00010100']]]