Python Numpy解包字节并颠倒顺序

我有一个10 MB大小的二进制文件，我想用这个文件一点一点地读取。在Python-Numpy中，据我所知，我们不能一点一点地读取数据，只能读取字节。因此，为了逐位读取数据，首先我使用np.fromfile函数读取文件，然后使用np.unpackbits函数将字节解压为8位。以下是我如何做到这一点的脚本：

fbyte = np.fromfile(binar_file, dtype='uint8')
fbit = np.unpackbits(fbyte)

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我在fbit中看到的是一个长的二进制文件，但每8位（MSB-LSB）的顺序是相反的，例如10010011…，我实际期望的是LSB-MSB的顺序，如11001001。通过使用for循环每8位翻转一次二进制文件的顺序，可以解决这个问题，但这需要一些时间，我希望避免，因为我想读取数千个文件。所以我的问题是，有没有办法将字节解压成位，但直接按照LSB-MSB的顺序。就像比较一样，在Matlab中，这个过程很容易实现，因为有一个Matlab函数fread，我可以在其中指定位配置，例如“ubit1”用于逐位读取，结果正如我预期的-->LSB-MSB。如有任何帮助/提示，将不胜感激。谢谢。

您可以简单地将

2D

改为保留

8列，然后像这样翻转这些列-

np.unpackbits(fbyte).reshape(-1,8)[:,::-1]

样本运行-

In [1176]: fbyte
Out[1176]: array([253,  35, 198, 182,  62], dtype=uint8)

In [1177]: np.unpackbits(fbyte).reshape(-1,8)[:,::-1]
Out[1177]: 
array([[1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]], dtype=uint8)

一百万元素阵列上的计时-

In [1173]: fbyte = np.random.randint(0,255,(1000000)).astype(np.uint8)

In [1174]: %timeit np.unpackbits(fbyte).reshape(-1,8)[:,::-1]
1000 loops, best of 3: 541 µs per loop

对我来说，似乎快疯了
 在NumPy 1.17及更新版本中，
unpackbits
接受一个
bitorder
参数，该参数将完成此操作——只需将
bitorder=“little”
传递给
np.unpackbits
调用
 你可以发布示例
fbyte
？不要认为你需要一个循环。只需做：
np.unpackbits（fbyte）。重塑（-1,8）[：，：：-1]
。添加
.ravel（）
使其变平。@Divakar，非常感谢。它就像一个符咒。你真让我高兴！转换成一个职位。时间对我来说似乎很好，应该比循环版本快得多。