Python 使用numpy.clip将正值和负值转换为位字符串

我想有效地将列表（或numpy数组）中的值转换为一个numpy位数组：在新数组中，负值应该变成0，在新数组中，正值应该变成1

例如：

>> import numpy as np
>> np.clip([1,2,3,-1,-2],  a_min=0, a_max=1)
array([1, 1, 1, 0, 0])

但是，如果列表中有浮点数，此方法将保持其原样：

>> np.clip([1,0.45,3,-1,-2],  a_min=0, a_max=1)
array([ 1.  ,  0.45,  1.  ,  0.  ,  0.  ])

---

有没有规避这种行为的好方法？一种方法是对这些值进行四舍五入。但我希望所有正的都被赋值为1。如果我使用

np.around（）

，这将是0.45->0。

要将大于0的所有内容映射到1（以及小于0的所有内容），可以使用：

或

请注意，

np.其中

返回一个带有dtype

int32（4字节整数）的数组，而
astype（'i1'）
返回一个带有dtype
int8（1字节整数）的数组

如果希望将这些二进制值打包到uint8中，可以使用：

或者，作为字符串：

In [60]: np.packbits((x > 0).astype('i1')).tostring()
Out[60]: '\xe0'

In [62]: bin(0xe0)
Out[62]: '0b11100000'

要将大于0的所有内容映射到1（以及小于0的所有内容），可以使用：

或

请注意，
np.其中
返回一个带有dtype
int32（4字节整数）的数组，而
astype（'i1'）
返回一个带有dtype
int8（1字节整数）的数组

如果希望将这些二进制值打包到uint8中，可以使用：

或者，作为字符串：

In [60]: np.packbits((x > 0).astype('i1')).tostring()
Out[60]: '\xe0'

In [62]: bin(0xe0)
Out[62]: '0b11100000'

很好，谢谢！当StackOverflow允许我的时候，我会接受这个答案！注意，如果性能是一个问题，我得到的是
（a>0）。astype（'i1'）
比
np快得多。其中（a>0，1，0）
。阵列越大，差异越大。对于100长度的阵列，我的速度快了2倍，对于10k长度的阵列，我的速度快了10倍。感谢@RogerFanNice的留言，谢谢！当StackOverflow允许我的时候，我会接受这个答案！注意，如果性能是一个问题，我得到的是
（a>0）。astype（'i1'）
比
np快得多。其中（a>0，1，0）
。阵列越大，差异越大。对于100长度的阵列，我的速度快了2倍，对于10k长度的阵列，我的速度快了10倍。感谢@RogerFan的注释
In [48]: x = np.array([1,0.45,3,-1,-2])

In [49]: np.packbits((x > 0).astype('i1'))
Out[49]: array([224], dtype=uint8)

In [50]: bin(224)
Out[50]: '0b11100000'

In [60]: np.packbits((x > 0).astype('i1')).tostring()
Out[60]: '\xe0'

In [62]: bin(0xe0)
Out[62]: '0b11100000'

In [21]: arr = np.array([1,0.45,3,-1,-2])

In [22]: np.ceil(arr.clip(0, 1))
Out[22]: array([ 1.,  1.,  1.,  0.,  0.])