numpy.unpackbits#

numpy.unpackbits(a, /, axis=None, count=None, bitorder='big')#

将 uint8 数组的元素解包到二进制值输出数组中。

a 的每个元素代表一个位字段，应将其解包到二进制值的输出数组中。输出数组的形状要么是 1-D（如果 axis 是 None），要么与输入数组的形状相同，并且解包沿指定的轴进行。

参数:
andarray, uint8 类型

输入数组。

axisint, optional

进行位解包的维度。 None 表示解包展平后的数组。

countint 或 None, 可选

沿 axis 解包的元素数量，它用于撤销打包非 8 的倍数大小的效果。非负数表示仅解包 count 位。负数表示从末尾修剪掉这么多位。 None 表示解包整个数组（默认值）。大于可用位数计数的数量将在输出中添加零填充。负计数不得超过可用位数。

bitorder{‘big’, ‘little’}, 可选

返回的位的顺序。‘big’ 将模仿 bin(val)，3 = 0b00000011 => [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]，‘little’ 将反转顺序为 [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。默认为 ‘big’。

返回:
unpackedndarray, uint8 类型

元素是二进制值（0 或 1）。

另请参阅

packbits

将二进制值数组的元素打包到 uint8 数组的位中。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[2], [7], [23]], dtype=np.uint8)
>>> a
array([[ 2],
       [ 7],
       [23]], dtype=uint8)
>>> b = np.unpackbits(a, axis=1)
>>> b
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
>>> c = np.unpackbits(a, axis=1, count=-3)
>>> c
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0]], dtype=uint8)

>>> p = np.packbits(b, axis=0)
>>> np.unpackbits(p, axis=0)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
>>> np.array_equal(b, np.unpackbits(p, axis=0, count=b.shape[0]))
True
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