将 numpy bool 数组转换为 int

Question

我有一个代表位数组的 numpy 数组 (dtype bool)。例如，数组 np.array([True, False, False], dtype=bool) 表示数字 4（实际上，bin(4) == 0b100）。

我想将 numpy 数组转换为整数（上例中的4）。

到目前为止，我已经尝试过迭代方法：

bits = np.array([True, False, False], dtype=bool)
n = 0
for bit in bits:
    n = (n << 1) | bit

这种方法确实有效，但我更喜欢不遍历数组的每个元素的方法，可能是 numpy 内置方法。

我也尝试使用 numpy.packbits (together with numpy.pad，因为 packbits 总是自动向右填充，而不是向左填充）：

bits = np.array([True, False, False], dtype=bool)
n = np.packbits(np.pad(bits, ((8 - len(bits) % 8) % 8, 0))).item()

此方法仅适用于包含 8 个或更少元素的数组。事实上，如果您尝试使用更长的数组，您最终会得到多个结果（因为显然 packbits 不仅向右填充，而且还将每个字节转换为数字）：

bits = np.array(
    [True, False, False, False, False, False, False, False, False],
    dtype=bool,
)
n = np.packbits(np.pad(bits, ((8 - len(bits) % 8) % 8, 0)))
print(n) # this prints [1 0], but I need it to return 256

预期行为：

np.array([True, True], dtype=bool) --> 3
np.array([True, True, False], dtype=bool) --> 6
np.array([True, False, False, True, True], dtype=bool) --> 19
np.array([True, False, False, False, False,
          False, False, True, False, False], dtype=bool) --> 516

Answer 1

尝试使用 numpy.logspace:

import numpy as np
bits = np.array([True, False, False, False, False, False, False, False, False],dtype=bool,)
bits=bits[::-1]
result = np.sum(np.logspace(0, bits.size-1, num=bits.size, base=2) * bits, dtype=np.int)

这输出：

print(result)
256

Answer 2

你可以通过从最大的一个开始生成两个的幂（例如[16, 8, 4, 2, 1]）来解决这个问题，然后在计算最后的总和之前将其乘以bits：

powers = 1 << np.arange(bits.size, dtype=np.uint64)[::-1]
result = np.sum(powers * bits)

这相当于做：2**n * bits[0] + 2**(n-1) * bits[1] + ... + 2**0 * bits[n]。请注意，最终值需要适合 64 位。

将 numpy bool 数组转换为 int

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