在 Numpy 中将二进制数组的元素按特定轴打包成 uint8 数组的位
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/8/13 14:22:17
要将二进制数组的元素按特定轴打包成 uint8 数组的位，请使用 Python Numpy 中的 numpy.packbits() 方法。结果会在末尾插入零位以填充为完整字节。轴使用 axis 参数设置。轴是进行位打包的维度。
轴是进行位打包的维度。None 表示打包扁平化的数组。bitorder 是输入位的顺序。‘big’ 将模拟 bin(val), [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1] ⇒ 3 = 0b00000011, 'little'将会反转顺序，因此 [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ⇒ 3. 默认为"big"。
packbits() 函数返回 uint8 类型的数组，其元素表示与输入元素的逻辑值(0 或非零)对应的位。packed 的形状与输入的维数相同。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
Create a 3d array −
arr = np.array([[[1,0,1], [0,1,0]], [[1,1,0], [0,0,1]], [[1, 1, 0], [0, 0, 1]]])
显示我们的数组 −
print("数组...
",arr)
获取数据类型 −
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
数组中的元素...
",arr.size)
要将二进制数组的元素打包成 uint8 数组中的位，请使用 numpy.packbits() 方法。轴使用 axis 参数设置 −
res = np.packbits(arr, axis = 0)
print("
结果...
",res)
示例
import numpy as np
# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1,0,1],[0,1,0]],[[1,1,0],[0,0,1]],[[1, 1, 0],[0, 0, 1]]])
# 显示数组
print("数组...
",arr)
# 获取数据类型
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中的元素...
",arr.size)
# 要将二进制数组的元素打包成 uint8 数组的位，请使用 Python Numpy 中的 numpy.packbits() 方法。
# 通过在末尾插入零位，将结果填充为完整字节。
# 使用 axis 参数设置轴。
# axis 是进行位打包的维度。
res = np.packbits(arr, axis = 0)
print("
结果...
",res)
输出
数组... [[[1 0 1] [0 1 0]] [[1 1 0] [0 0 1]] [[1 1 0] [0 0 1]]] 数组数据类型... int64 数组维度... 3 我们的数组形状... (3, 2, 3) 数组中的元素... 18 结果... [[[224 96 128] [ 0 128 96]]]
