我有一个整数列表，例如i=[1,7,3,1,5] 我首先将其转换为长度为 L 的相应二进制表示的列表，例如b=["001","111","011","001","101"] 和 L=3。
现在我想计算在二进制表示中有多少L 位置有1 以及零0。在我的示例中，结果将是return=2，因为这些条目的第三个（最后一个）位置总是有一个1。我很乐意发表任何评论。我认为，理想情况下，我应该同时进行许多 Xor 操作。但是，我不确定如何有效地做到这一点。
编辑：感谢您的许多回答！我必须检查哪一个是最快的。
【问题讨论】：
标签： python numpy numba binary-operators
一个观察结果是，如果您对所有数字进行 AND 以及所有数字的 OR，那么这两个结果的 XOR 将在满足条件的情况下为 1。
所以：
from functools import reduce
from operator import and_, or_
def count_mixed_bits(lst):
xor = reduce(and_, lst) ^ reduce(or_, lst)
return bin(xor).count("1")
count_mixed_bits([1,7,3,1,5]) # 2
【讨论】：
有一个接受长度的numpy.binary_repr 方法。不幸的是，它不能处理数组。但是您可以改为应用np.unravel_index 的功能：
def check(arr, lenght):
positions = np.array(np.unravel_index(i, (2,)*lenght))
return positions, np.sum(np.sum(positions, axis=1) != len(arr))
>>> positions, output = check(i, 3)
>>> print(positions)
>>> print(output)
[[0 1 0 0 1]
[0 1 1 0 0]
[1 1 1 1 1]]
2
【讨论】：
这里有一个解决方案，我怀疑效率不是很高，但是很容易理解。
我遍历数字并找到唯一的集合，然后计算集合长度为 2 的条目数：
# create a binary list of 3 elements from input list of integers
i=[1,7,3,1,5]
b=['{0:03b}'.format(x) for x in i]
# loop over the digit position (1,2,3)
cnt=[]
for pos in range(3):
cnt.append(len(set([c[pos] for c in b])))
# cnt now contains a list of either 2(=both 1 and 0 present) or 1 (unique)
# so now we count the number of entries with "2"
result=cnt.count(2)
print (result)
答案：
2
【讨论】：
首先，您的问题用 numpy 标记，但您的数组不是 numpy 数组。 这是一个使用 numpy 的解决方案：
import numpy as np
def has_zeroes_and_ones_at_index(arr, index_from_right):
shifted_arr = np.right_shift(arr, index_from_right)
has_one_at_index = shifted_arr % 2 == 1
return(True in has_one_at_index and False in has_one_at_index)
arr = np.array([1, 7, 3, 1, 5])
res= has_zeroes_and_ones_at_index(arr, 1)
print(res)
因为数字以二进制形式存储，我们可以使用位移将数字的所有位向右移动，然后查看最后一位。我们之前不必将它们转换为二进制格式。 5 (101) 右移一位 -> 2 (010)
然后我们创建一个掩码来查看哪些数字的最后一位为 1，并在掩码中至少有一个 True 元素和一个 false 元素时返回 True。
【讨论】：
您可以为此任务使用 python 位运算符。
def find(aList, nn):
return sum(
filter(
lambda bb: bb > 0 ,
(
( 1 <= (sum( (aa & 1<<kk) > 0 for aa in aList)) < len(aList) )
for kk in range(nn)
)
)
)
>>> find([1,7,3,1,5],3)
2
>>> find([],3)
0
>>> find([7],3)
0
>>> find([7,1],3)
2
>>> find([7,1,7],3)
2
【讨论】：