numpy.bitwise_count#
- numpy.bitwise_count(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_count'>#
计算
x
的绝对值的 1 位数。类似于内置的 int.bit_count 或 C++ 中的popcount
。- 参数:
- xarray_like, 无符号整数
输入数组。
- outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like,可选
此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置,out 数组将被设置为 ufunc 的结果。在其他地方,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的
out=None
创建未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。- **kwargs**
对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- yndarray
输入中相应的 1 位数。对于所有整数类型,返回 uint8。如果 x 是标量,则返回标量。
参考
[2]维基百科,“汉明重量”,https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight
示例
>>> import numpy as np >>> np.bitwise_count(1023) 10 >>> a = np.array([2**i - 1 for i in range(16)]) >>> np.bitwise_count(a) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=uint8)