Python numpy.unpackbits函数方法的使用-CJavaPy

numpy.unpackbits

numpy.unpackbits(a, axis=None, count=None, bitorder='big')

将uint8数组的元素解压缩为二进制值输出数组。

a的每个元素代表一个位域，应将其解压缩为二进制值输出数组。输出数组的形状为1-D（如果轴为None）或与输入数组相同的形状，并且沿指定的轴进行unpacking。

参数：

a ：ndarray, uint8 type

输入数组。

axis ：int, 可选

完成位解压缩的维度。None意味着解压缩扁平化数组。

count ：int 或 None, 可选

沿轴拆包的元素数，

作为消除包装尺寸不是八的倍数的效果的一种方式。

非负数表示仅解包计数位。

负数表示从末尾开始修剪掉很多位。

None表示解压缩整个数组（默认值）。

大于可用位数的计数将为输出添加零填充。

负计数不得超过可用位数。 1.17.0版中的新功能。

bit或der ：{‘big’, ‘little’}, 可选

返回位的顺序。‘big’将会模拟 bin(val),

3 = 0 b00000011 = >[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],

‘little’ 将扭转为[1,1,0,0,0,0,0,0]。

默认为‘big’。新版本1.17.0。

返回值：

unpacked ：ndarray, uint8 type

元素是二进制值（0或1）。

例子

1）基本用法

import numpy as np

a = np.array([2], dtype=np.uint8)
bits = np.unpackbits(a)
print(bits)

2）多个元素

import numpy as np

a = np.array([2, 7], dtype=np.uint8)
bits = np.unpackbits(a)
print(bits)

3）使用 bitorder='little'

import numpy as np

a = np.array([2], dtype=np.uint8)
bits = np.unpackbits(a, bitorder='little')
print(bits)

4）带 axis 参数的二维数组

import numpy as np

a = np.array([[2], [7]], dtype=np.uint8)
bits = np.unpackbits(a, axis=1)
print(bits)

5）指定 count 参数（截断或补零）

import numpy as np

# 二进制 11111111
a = np.array([255], dtype=np.uint8)  
# 只取前4位
bits = np.unpackbits(a, count=4)     
print(bits)