Python 如何用NumPy将整数向量转换成二进制表示的矩阵？

假设我有以下数组：

import numpy as np
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])

我想将数组中的每个项转换为其二进制表示形式

所需输出：

[[0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0 0 0 0]]

# Your array
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])

B = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)
print(B[:,::-1])

I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128], dtype=np.uint8)
print(np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))

最直接的方法是什么？

---

谢谢

有很多方法可以做到这一点

一种方法：

[[0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0 0 0 0]]

# Your array
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])

B = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)
print(B[:,::-1])

I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128], dtype=np.uint8)
print(np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))

您也可以这样做：

[[0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0 0 0 0]]

# Your array
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])

B = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)
print(B[:,::-1])

I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128], dtype=np.uint8)
print(np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))

我个人会推荐第一种方法！ 干杯

这将为您提供所需的输出，{0:08b}为您提供数字的二进制表示形式，由8位数字组成一个字符串，在第二个列表中，二进制数被拆分为数字，然后将结果转换为numpy数组。

您可以使用bin（）函数将整数转换为二进制字符串

可能的解决方案之一是：

[list(bin(num)[2:].zfill(8)) for num in I ]

在这里，我使用列表理解来迭代数组，然后对于数组中的每个数字，我应用bin函数将其转换为二进制字符串。然后我使用zfill（8）在字符串的开头添加零，使其长度为8，这是输出格式所要求的。然后将其键入列表中