schnellste Möglichkeit zum Konvertieren von Bitstring numpy Array in ganzzahlige Basis 2

Question

Ich habe ein numpy Array, bestehend aus Bitstrings und ich beabsichtige, Bitstrings in ganzzahlige Basis 2 zu konvertieren, um einige xor bitweise Operationen durchzuführen. Ich kann Zeichenfolge integer mit der Basis 2 in Python mit diesem konvertieren:

int('000011000',2) 

Ich frage mich, ob es ein schnellerer und besserer Weg, dies in numpy zu tun. Ein Beispiel für numpy Array, an dem ich arbeite ist so etwas wie dieses:

array([['0001'], 
     ['0010']], 
     dtype='|S4') 

und ich erwarte, dass es zu konvertieren:

array([[1],[2]]) 

Answer 1

Ein np.fromstring verwenden könnte jeder der String-Bits zu trennen in uint8 Zahlen eingeben und dann einige Mathe mit Matrix-Multiplikation verwenden, um in Dezimalformat zu konvertieren/zu reduzieren. So mit A als Eingang Array, wäre ein Ansatz wie so sein -

# Convert each bit of input string to numerals 
str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4) 

# Setup conversion array for binary number to decimal equivalent 
de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1) 

# Use matrix multiplication for reducing each row of str2num to a single decimal 
out = str2num.dot(de2bi_convarr) 

Probelauf -

In [113]: A # Modified to show more variety 
Out[113]: 
array([['0001'], 
     ['1001'], 
     ['1100'], 
     ['0010']], 
     dtype='|S4') 

In [114]: str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4) 

In [115]: str2num 
Out[115]: 
array([[0, 0, 0, 1], 
     [1, 0, 0, 1], 
     [1, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 1, 0]], dtype=uint8) 

In [116]: de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1) 

In [117]: de2bi_convarr 
Out[117]: array([8, 4, 2, 1]) 

In [118]: out = str2num.dot(de2bi_convarr) 

In [119]: out 
Out[119]: array([ 1, 9, 12, 2]) 

---

Ein alternatives Verfahren vorgeschlagen werden könnte np.fromstring zu vermeiden. Mit dieser Methode würden wir am Anfang in int-Datentyp konvertieren und dann jede Ziffer trennen, die str2num in der vorherigen Methode entsprechen sollte. Der Rest des Codes bleibt gleich. Somit wäre eine alternative Implementierung sein -

# Convert to int array and thus convert each bit of input string to numerals 
str2num = np.remainder(A.astype(np.int)//(10**np.arange(3,-1,-1)),10) 

de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1) 
out = str2num.dot(de2bi_convarr) 

---

Runtime testet

Lassen Sie uns Zeit alle Ansätze aufgelistet bisher das Problem zu lösen, einschließlich @Kasramvd's loopy solution.

In [198]: # Setup a huge array of such strings 
    ...: A = np.array([['0001'],['1001'],['1100'],['0010']],dtype='|S4') 
    ...: A = A.repeat(10000,axis=0) 


In [199]: def app1(A):    
    ...:  str2num = (np.fromstring(A, dtype=np.uint8)-48).reshape(-1,4) 
    ...:  de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1) 
    ...:  out = str2num.dot(de2bi_convarr)  
    ...:  return out 
    ...: 
    ...: def app2(A):    
    ...:  str2num = np.remainder(A.astype(np.int)//(10**np.arange(3,-1,-1)),10) 
    ...:  de2bi_convarr = 2**np.arange(3,-1,-1) 
    ...:  out = str2num.dot(de2bi_convarr)  
    ...:  return out 
    ...: 

In [200]: %timeit app1(A) 
1000 loops, best of 3: 1.46 ms per loop 

In [201]: %timeit app2(A) 
10 loops, best of 3: 36.6 ms per loop 

In [202]: %timeit np.array([[int(i[0], 2)] for i in A]) # @Kasramvd's solution 
10 loops, best of 3: 61.6 ms per loop 

Answer 2

Aufgrund KISS principle, ich möchte den folgenden Ansatz vorschlagen, eine Liste Verständnis mit:

>>> np.array([[int(i[0], 2)] for i in a]) 
array([[1], 
     [2]])