将位串numpy数组转换为整数基数2的最快方法答案

【问题标题】：fastest way to convert bitstring numpy array to integer base 2将位串numpy数组转换为整数基数2的最快方法
【发布时间】：2016-09-19 06:33:15
【问题描述】：

我有一个由位串组成的 numpy 数组，我打算将位串转换为以 2 为基数的整数，以便执行一些异或位运算。我可以用这个在python中将字符串转换为以2为底的整数：

int('000011000',2)

我想知道在 numpy 中是否有更快更好的方法来做到这一点。我正在研究的一个 numpy 数组的例子是这样的：

array([['0001'],
       ['0010']], 
      dtype='|S4')

我希望将其转换为：

array([[1],[2]])

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy int bitstring

【解决方案1】：

可以使用np.fromstring 将每个字符串位分离成uint8 类型的数字，然后使用一些带有矩阵乘法的数学来转换/减少为十进制格式。因此，以A 作为输入数组，一种方法是这样 -

# Convert each bit of input string to numerals
str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4)

# Setup conversion array for binary number to decimal equivalent
de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1)

# Use matrix multiplication for reducing each row of str2num to a single decimal
out = str2num.dot(de2bi_convarr)

示例运行 -

In [113]: A    # Modified to show more variety
Out[113]: 
array([['0001'],
       ['1001'],
       ['1100'],
       ['0010']], 
      dtype='|S4')

In [114]: str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4)

In [115]: str2num
Out[115]: 
array([[0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1],
       [1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]], dtype=uint8)

In [116]: de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1)

In [117]: de2bi_convarr
Out[117]: array([8, 4, 2, 1])

In [118]: out = str2num.dot(de2bi_convarr)

In [119]: out
Out[119]: array([ 1,  9, 12,  2])

可以建议一种替代方法来避免np.fromstring。使用这种方法，我们将在开始时转换为 int 数据类型，然后将每个数字分开，这应该相当于前面方法中的str2num。其余代码将保持不变。因此，另一种实现方式是 -

# Convert to int array and thus convert each bit of input string to numerals
str2num = np.remainder(A.astype(np.int)//(10**np.arange(3,-1,-1)),10)

de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1)
out = str2num.dot(de2bi_convarr)

运行时测试

让我们对迄今为止列出的所有解决问题的方法进行计时，包括@Kasramvd's loopy solution。

In [198]: # Setup a huge array of such strings
     ...: A = np.array([['0001'],['1001'],['1100'],['0010']],dtype='|S4')
     ...: A = A.repeat(10000,axis=0)


In [199]: def app1(A):             
     ...:     str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4)
     ...:     de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1)
     ...:     out = str2num.dot(de2bi_convarr)    
     ...:     return out
     ...: 
     ...: def app2(A):             
     ...:     str2num = np.remainder(A.astype(np.int)//(10**np.arange(3,-1,-1)),10)
     ...:     de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1)
     ...:     out = str2num.dot(de2bi_convarr)    
     ...:     return out
     ...: 

In [200]: %timeit app1(A)
1000 loops, best of 3: 1.46 ms per loop

In [201]: %timeit app2(A)
10 loops, best of 3: 36.6 ms per loop

In [202]: %timeit np.array([[int(i[0], 2)] for i in A]) # @Kasramvd's solution
10 loops, best of 3: 61.6 ms per loop

【讨论】：

【解决方案2】：

由于KISS principle，我想建议以下使用列表理解的方法：

>>> np.array([[int(i[0], 2)] for i in a])
array([[1],
       [2]])

【讨论】：