解決済み: NumPy packbits コード 軸 1 に沿ってパックされた配列

NumPy は、配列および行列データ構造の数値計算に広く使用されている Python の強力なライブラリです。 それが提供する多くの機能のXNUMXつは パックビットこれにより、指定された軸に沿ってバイナリ データを効率的にエンコードできます。 この記事では、軸 1 に沿って NumPy の packbits 関数を使用する方法を探り、その手法とアプリケーションについて説明します。 その過程で、関連するライブラリと機能についても掘り下げます。

NumPy の packbits 関数を理解する

　 パックビット NumPy の関数は、ビットのグループをまとめてパックすることでバイナリ データを圧縮するように設計されたツールです。 これは、メモリ使用量を大幅に削減し、コードの効率を向上させることができるため、大規模なバイナリ データ セットを操作する場合に特に役立ちます。 この関数は指定された軸に沿って動作し、ビットがパックされる方向を制御できます。

import numpy as np

# Example binary data array
binary_data = np.array([[0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
                        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]])

packed_data = np.packbits(binary_data, axis=1)
print(packed_data)

上記のコードは、packbits 関数を使用して軸 1 に沿ってバイナリ データをパックする方法を示しています。軸 1 を指定することで、入力配列の列に沿ってビットをパックするよう NumPy に指示しています。

コードの段階的な説明

1. まず、NumPy ライブラリをエイリアス「np」でインポートします。

import numpy as np

2. 次に、各要素が 2 または 0 の 1D バイナリ データ配列の例を作成します。

binary_data = np.array([[0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
                        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]])

3. 次に、packbits 関数を呼び出して、軸 1 に沿ってバイナリ データをパックします。

packed_data = np.packbits(binary_data, axis=1)

4. 最後に、結果のパックされたデータ配列を出力します。

print(packed_data)

このコードの出力は、パックされたバイナリ データを含む 2D 配列になります。

[[179 241]
[137 17]]

これは、元のバイナリ データが指定された軸に沿って効率的にパックされていることを意味し、メモリ使用量の削減とパフォーマンスの向上を可能にします。

関連ライブラリの類似機能

packbits 以外にも、同様の機能を提供する関数やライブラリが他にもあります。 いくつかの例を次に示します。

Python の組み込み binascii ライブラリ

　 ビナシイ ライブラリは Python の標準ライブラリの一部であり、バイナリとさまざまな ASCII エンコードされたバイナリ表現の間で変換するためのメソッドを提供します。 それが提供する機能のXNUMXつは、 六角化する、バイナリ データを XNUMX 進数の文字列表現に変換するために使用できます。

import binascii

binary_data = b'x00x01x01x00'
hex_data = binascii.hexlify(binary_data)
print(hex_data)

この例では、binascii.hexlify 関数を使用して、バイナリ データを含むバイト オブジェクトを XNUMX 進数の文字列表現に変換します。

bitarray ライブラリ

バイナリ データの操作に役立つ別のライブラリは、 ビット配列 図書館。 このライブラリは、大きなビット シーケンスの操作と格納に使用できる効率的なビット配列データ構造を提供します。

from bitarray import bitarray

binary_data = '01101111 10010001'
bit_array = bitarray(binary_data)
packed_data = bit_array.tobytes()
print(packed_data)

この例では、バイナリ文字列から bitarray オブジェクトを作成し、tobytes メソッドを使用してパックされたデータをバイト オブジェクトとして取得します。

結論として、NumPy の packbits 関数は、指定された軸に沿ってバイナリ データをエンコードするための貴重なツールであり、最終的にコードをより効率的にし、メモリを節約します。 さらに、binascii ライブラリや bitarray ライブラリなど、バイナリ データの操作に役立つ他のライブラリや機能もあります。

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