NumPy 是 Python 中一个功能强大的库，广泛用于数组和矩阵数据结构中的数值计算。 它提供的众多功能之一是 包位，它允许您沿指定轴高效地编码二进制数据。 在本文中，我们将沿着轴 1 探索 NumPy 的 packbits 函数的使用，并讨论其技术和应用。 在此过程中，我们还将深入研究相关的库和功能。
了解 NumPy 的 packbits 函数
包位 NumPy 中的函数是一种旨在通过将位组打包在一起来压缩二进制数据的工具。 它在处理大量二进制数据时特别有用，因为它可以大大减少内存使用并提高代码效率。 此函数沿指定轴运行，允许您控制位打包的方向。
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)
上面的代码演示了使用 packbits 函数沿轴 1 打包二进制数据。通过指定轴 1，我们指示 NumPy 沿输入数组的列打包位。
代码的逐步解释
1. 首先，我们导入别名为“np”的NumPy库：
import numpy as np
2. 接下来，我们创建一个示例二维二进制数据数组，其中每个元素可以是 2 或 0：
binary_data = np.array([[0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]])
3. 然后我们调用 packbits 函数沿轴 1 打包二进制数据：
packed_data = np.packbits(binary_data, axis=1)
4. 最后，我们打印生成的打包数据数组：
print(packed_data)
此代码的输出将是一个包含打包二进制数据的二维数组：
[[179]
[137 17]]
这意味着原始二进制数据已沿指定轴有效打包，从而减少内存使用并提高性能。
相关库中的类似函数
除了 packbits，还有其他提供类似功能的函数和库。 一些例子包括：
Python内置的binascii库
比纳西奇 library 是 Python 标准库的一部分，提供了在二进制和各种 ASCII 编码的二进制表示之间进行转换的方法。 它提供的功能之一是 六角化，可用于将二进制数据转换为十六进制字符串表示形式。
import binascii binary_data = b'x00x01x01x00' hex_data = binascii.hexlify(binary_data) print(hex_data)
在此示例中，binascii.hexlify 函数用于将包含二进制数据的字节对象转换为十六进制字符串表示形式。
位数组库
另一个可用于处理二进制数据的库是 位数组 图书馆。 该库提供了一种高效的位数组数据结构，可用于操作和存储大型位序列。
from bitarray import bitarray binary_data = '01101111 10010001' bit_array = bitarray(binary_data) packed_data = bit_array.tobytes() print(packed_data)
在此示例中，我们从二进制字符串创建一个位数组对象，然后使用 tobytes 方法将打包数据作为字节对象获取。
总之，NumPy 的 packbits 函数是一个有价值的工具，用于沿指定轴对二进制数据进行编码，最终使您的代码更高效并节省内存。 此外，还有其他库和功能，例如 binascii 库和 bitarray 库，它们也可以帮助您处理二进制数据。
