温馨提示:本文翻译自stackoverflow.com，查看原文请点击：python - fast way to convert array of 16 bit unsigned interger to bits
binary bit numpy python uint16

python - 将16位无符号整数数组转换为位的快速方法

发布于 2020-05-02 04:10:18

我有一个大型数据集，其中包含16位无符号整数的3d数组。我想将每个整数转换为位，然后仅保留其8:12位为“ 0000”的值。到目前为止，我在三个阶段中使用了非常慢的循环方法：

import numpy as np
# Generate random data
a = np.ones([4,1200,1200], dtype="int16")
# Generate an array which serves later as mask
b = np.zeros(a.shape, dtype=int)
for i in range(4):
    for j in range(1200):
        for k in range(1200):
            b[i,j,k] = int('{:016b}'.format(a[i,j,k])[8:12])
a = np.ma.masked_where(b!=0, a)

如果您能提出一个干净快捷的替代方法，我将不胜感激

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提问者
Vinod Kumar
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Edward Khachatryan 2020-02-13 05:54

您的问题和示例有些令人困惑，但是通常，如果您希望专注于某些位，则可以使用正确的掩码应用二进制和运算符&。因此，如果要在16位无符号整数中选择“ 8:12位”，则该掩码0b0000000011110000为240。

例如，有了arr = np.random.randint(0, 2 ** 16 - 1, (6, 6))，

array([[28111, 29985,  2056, 24534,  2837, 49004],
       [ 7584,  8798, 38715, 40600, 26665, 51545],
       [34279,  8134, 16112, 59336, 15373, 46839],
       [  131, 12500, 11779, 44852, 57627, 50253],
       [63222, 60588,  9191,  3033, 18643,  8975],
       [17299, 62925, 31776, 10933, 59953, 28443]])

然后np.ma.masked_where(arr & 240, arr)产生

masked_array(
  data=[[--, --, 2056, --, --, --],
        [--, --, --, --, --, --],
        [--, --, --, --, 15373, --],
        [--, --, 11779, --, --, --],
        [--, --, --, --, --, 8975],
        [--, --, --, --, --, --]],
  mask=[[ True,  True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True, False,  True],
        [ True,  True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True, False],
        [ True,  True,  True,  True,  True,  True]],
  fill_value=999999)

这与使用for循环得到的结果一致。

Vinod Kumar 2020-02-13 06:13:42

非常感谢Edward。您为我提供了确切的解决方案。抱歉，我的问题和示例有些混乱。

Vinod Kumar 2020-03-17 10:38:22

可能我无法完全遵循它。如果我必须保留所有3：5位为“ 00”的值并屏蔽其他所有内容，该怎么办。（例如，我想屏蔽xxx11xxxxxxxxxxx或xxx10xxxxxxxxxxx或xxx01xxxxxxxxxxx）

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