Python 如何对列表中指定的位进行异或运算

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我正在创建一个可视化的一次性pad程序，它将输入位图拆分为两个不同的随机位列表，当XOR合并在一起时，应该会重现输入位图，有点像“反向工程”

作为一个高度简化的解释，每个新创建的位图将被提供给两个独立的接收者。如果他们的结合形成一个特定的形状，他们可能相互信任（见下文）

在上面的例子中，像素输入和最终输出在中间形成一个心脏形状。

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尝试：最初，我的代码成功地将适当的位分配给两个单独的列表，具体取决于输入位是零还是一。（随机性包括在内，因为我希望每次都有不同的输出。）当输入只是在白色背景上显示一个黑色（即一串1）心脏时，这一切都很好：

然而，如果输入在心脏形状以外的区域包含1，我的代码显然不会产生期望的结果，因为条件不能区分我们所感知的“形状”

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问题：我如何更改代码以可能识别我指定形状的位，并仅将“案例B”应用于此类对应部分？我对regex不是很熟悉，但这可能会解决这些边缘问题吗

编辑（澄清）：

我的代码在以下情况下失败，例如：

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虽然我可以选择输入，这样只有heart==1（如上面标记为“binary repr.”的图像），但在这种情况下，用户可以立即看到他们接收到的位图将形成一个heart，而无需使用XOR ing，这是我希望避免的。因此，我需要在给定任何噪声输入的情况下，以某种方式将“案例B”应用于所需的“指定”区域，即心脏。

我不知道为什么您希望心脏周围出现随机噪声，但只需使用

temp2.append（random.choice（（0，1））

独立于

randbit

的值即可（对于案例A，如果

0

表示白色，心脏为黑色）

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毕竟，两个随机位异或在一起仍然会生成一个随机位值。

您的要求不太清楚。您的代码似乎做了您希望它为正确的

输入像素所做的事情。

。让代码“识别指定形状的位”是什么意思输入形状完全由您的

input_pixels

指定？@JeffH

input_pixels

确实是固定的，但我想将情况B应用于所需的心形，而情况A应用于散落在周围的其他黑色像素作为噪波；请参阅我的编辑以了解有关为什么要添加随机噪波的更多详细信息；因为收件人（或者更确切地说，是对手）由于XORIf的性质，可以很容易地推断出哪个位图对应于心脏形成共享。如果你有一个真正的随机位图，并将其与原始图片进行XOR，那么结果将是随机的，并且位图本身都不应该给出任何关于心脏形状的信息。许多密钥共享方案正是基于这一原理。所以我猜你的假设是错误的。啊，当然，我现在意识到你的方法要简单得多；谢谢。我的方法确实有效，只是它需要非常非常规的步骤，将原始图片分割成两个单独的位图（在这个阶段加入随机喷洒）

input_pixels = [[0,0, ... 0], [0,0, ... 0], ... , [0,1, ... 1,0]]  ## I've shortened here

bitmap1 = []
bitmap2 = []

for row in input_pixels:
    temp1 = []
    temp2 = []

    for bit in row:
        ## 'Case A' when a bit in input_pixels is 0
        if bit == 0:
            randbit = random.choice((0, 1))
            temp1.append(randbit)
            if randbit == 1:
                temp2.append(1)
            else:
                temp2.append(0)

        ## 'Case B' when a bit in input_pixels is 1
        else:
            randbit = random.choice((0, 1))
            temp1.append(randbit)
            if randbit == 1:
                temp2.append(0)
            else:
                temp2.append(1)

    bitmap1.append(temp1)
    bitmap2.append(temp2)