有效地计算python / numpy中许多位串的平均位数？

2023年2月23日 294次阅读

我有几千个位串存储长.每个位串是1024位.我想创建一个比特数组,每个比特为1.

例如(伪代码)：

bs = [
    1 0 0 0,
    0 1 1 0,
    1 1 0 0,
    0 0 0 0
]
ratios(bs) => [0.5, 0.5, 0.25 0.0]

我目前的慢代码是：

def mean_signature(bitstrings, bit_count):
    means = []
    for b in range(bit_count):
        m = sum((x >> b) & 1 for x in bitstrings) / len(bitstrings)
        means.append(m)
    return means

我即将修改代码,所以外部循环超过位串,但我想我必须遗漏一些东西.也许使用numpy位数组.

最佳答案 这是你可以做到的一种方法,但它可能不是最有效的方法.

对于演示,我将使用8位整数,但它也适用于1024位整数.

In [28]: bs = [0b11110000, 0b11111100, 0b11000000, 0b11111110, 0b00001100]

In [29]: bs
Out[29]: [240, 252, 192, 254, 12]

In [30]: nbits = 8

In [31]: bits = np.array([list(np.binary_repr(b, width=nbits)) for b in bs], dtype=np.uint8)

In [32]: bits
Out[32]: 
array([[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=uint8)

bits是包含每个值的二进制表示的位的数组.您想要的比率是列的平均值：

In [33]: bits.mean(axis=0)
Out[33]: array([ 0.8,  0.8,  0.6,  0.6,  0.6,  0.6,  0.2,  0. ])

这些值的顺序是从最高位到最低位.结果索引与通常的位索引匹配可能更自然.为此,只需反转结果：

In [34]: bits.mean(axis=0)[::-1]
Out[34]: array([ 0. ,  0.2,  0.6,  0.6,  0.6,  0.6,  0.8,  0.8])
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