目次
概要
NumPy の要素ごとのビット演算を行う関数について解説します。
numpy.invert
要素ごとにビット単位の NOT を計算します。
numpy.invert(x, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "invert">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x | array_like | |
| 整数型とブール型のみが扱われます。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | 結果。x がスカラである場合、これはスカラです。 |
In [1]:
import numpy as np
def bin_repr(arr):
print("decimal", arr)
if np.isscalar(arr) or arr.ndim == 0:
print("binary", np.binary_repr(arr, width=arr.itemsize * 8))
else:
print("binary", [np.binary_repr(x, width=arr.itemsize * 8) for x in arr])
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.invert(arr)
bin_repr(arr2)decimal [1 2 3] binary ['00000001', '00000010', '00000011'] decimal [-2 -3 -4] binary ['11111110', '11111101', '11111100']
numpy.bitwise_or
2つの配列に対して、要素ごとにビット単位の OR を計算します。
numpy.bitwise_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "bitwise_or">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x1, x2 | array_like | |
| 整数型とブール型のみが扱われます。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | 結果。x1 と x2 の両方がスカラである場合、これはスカラです。 |
In [2]:
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
arr2 = np.array([15, 6, 17], dtype=np.int8)
bin_repr(arr1)
bin_repr(arr2)
arr3 = np.bitwise_or(arr1, arr2)
bin_repr(arr3)decimal [1 2 3] binary ['00000001', '00000010', '00000011'] decimal [15 6 17] binary ['00001111', '00000110', '00010001'] decimal [15 6 19] binary ['00001111', '00000110', '00010011']
numpy.bitwise_and
2つの配列に対して、要素ごとにビット単位の AND を計算します。
numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "bitwise_and">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x1, x2 | array_like | |
| 整数型とブール型のみが扱われます。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | 結果。x1 と x2 の両方がスカラである場合、これはスカラです。 |
In [3]:
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
arr2 = np.array([15, 6, 17], dtype=np.int8)
bin_repr(arr1)
bin_repr(arr2)
arr3 = np.bitwise_and(arr1, arr2)
bin_repr(arr3)decimal [1 2 3] binary ['00000001', '00000010', '00000011'] decimal [15 6 17] binary ['00001111', '00000110', '00010001'] decimal [1 2 1] binary ['00000001', '00000010', '00000001']
numpy.bitwise_xor
要素ごとにビット単位の XOR を計算します。
numpy.bitwise_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "bitwise_xor">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x1, x2 | array_like | |
| 整数型とブール型のみが扱われます。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | 結果。x1 と x2 の両方がスカラである場合、これはスカラです。 |
In [4]:
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
arr2 = np.array([15, 6, 17], dtype=np.int8)
bin_repr(arr1)
bin_repr(arr2)
arr3 = np.bitwise_xor(arr1, arr2)
bin_repr(arr3)decimal [1 2 3] binary ['00000001', '00000010', '00000011'] decimal [15 6 17] binary ['00001111', '00000110', '00010001'] decimal [14 4 18] binary ['00001110', '00000100', '00010010']
numpy.left_shift
2つの配列に対して、要素ごとに左シフトを計算します。
numpy.left_shift(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "left_shift">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x1 | array_like of integer type | |
| 入力値。 | ||
| x2 | array_like of integer type | |
| x1 に追加するゼロの数. 非負でなければならない。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | x1 を、ビットを x2 倍左にシフトして返します。x1 と x2 の両方がスカラならば、これはスカラです。 |
numpy.left_shift(x1, x2) は x1 << x2 と同じです。
In [5]:
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.left_shift(arr, 2)
bin_repr(arr2)
arr3 = arr << 2
bin_repr(arr3)decimal [1 2 3] binary ['00000001', '00000010', '00000011'] decimal [ 4 8 12] binary ['00000100', '00001000', '00001100'] decimal [ 4 8 12] binary ['00000100', '00001000', '00001100']
シフト演算の結果は x2 の型に合わせてアップキャストされるため、期待した値にならない可能性があります。
例えば、np.left_shift(np.uint8(255), 1) の場合、x1 は numpy.uint8 型、x2 は numpy.int64 型です。
255 (0b11111111) を1だけ左シフトした場合、254 (0b11111110) になることを期待しますが、x2 に合わせて numpy.uint64 にアップキャストされて 510 (0b111111110) になります。
numpy.uint8 型において、左シフト演算を行いたい場合は x2 の型も揃えるようにしましょう。
In [6]:
# numpy.int64 にアップキャストしてから左シフト演算を行うので 510 になる。
bin_repr(np.left_shift(np.uint8(255), 1))
# numpy.uint8 で左シフト演算を行いたい場合は、`x2` に指定する型も揃えましょう。
bin_repr(np.left_shift(np.uint8(1), np.uint8(2)))decimal 510 binary 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111110 decimal 4 binary 00000100
x2 に配列を指定することで、要素ごとにシフト量を設定できます。
In [7]:
arr = np.array([1, 1, 1], dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.left_shift(arr, np.uint8([1, 2, 3]))
bin_repr(arr2)decimal [1 1 1] binary ['00000001', '00000001', '00000001'] decimal [2 4 8] binary ['00000010', '00000100', '00001000']
In [8]:
arr = np.array(np.uint8(1), dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.left_shift(arr, np.uint8([1, 2, 3]))
bin_repr(arr2)decimal 1 binary 00000001 decimal [2 4 8] binary ['00000010', '00000100', '00001000']
numpy.right_shift
2つの配列に対して、要素ごとに右シフトを計算します。
numpy.right_shift(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "right_shift">
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| x1 | array_like, int | |
| 入力値。 | ||
| x2 | array_like, int | |
| x1 の右で削除するビット数。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| out | x1 を、ビットを x2 倍右にシフトして返します。x1 と x2 の両方がスカラならば、これはスカラです。 |
numpy.right_shift(x1, x2) は x1 >> x2 と同じです。
In [9]:
arr = np.array([111, 51, 33], dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.right_shift(arr, 2)
bin_repr(arr2)
arr3 = arr >> 2
bin_repr(arr3)decimal [111 51 33] binary ['01101111', '00110011', '00100001'] decimal [27 12 8] binary ['00011011', '00001100', '00001000'] decimal [27 12 8] binary ['00011011', '00001100', '00001000']
x2 に配列を指定することで、要素ごとにシフト量を設定できます。
In [10]:
arr = np.array([111, 51, 33], dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.right_shift(arr, np.uint8([1, 2, 3]))
bin_repr(arr2)decimal [111 51 33] binary ['01101111', '00110011', '00100001'] decimal [55 12 4] binary ['00110111', '00001100', '00000100']
In [11]:
arr = np.array(np.uint8(111), dtype=np.uint8)
bin_repr(arr)
arr2 = np.right_shift(arr, np.uint8([1, 2, 3]))
bin_repr(arr2)decimal 111 binary 01101111 decimal [55 27 13] binary ['00110111', '00011011', '00001101']
numpy.packbits
2値配列 (要素が 0, 1 のみの配列) の要素を、uint8 配列のビットに詰め込みます。
numpy.packbits(myarray, axis=None)
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| myarray | array_like | |
| 要素がビットにパックされるべき整数またはブール値の配列。 | ||
| axis | int | None |
| ビットパッキングが行われる次元。none は、平坦化された配列をパッキングすることを意味しません。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| packed | uint8型の配列で、その要素は、入力要素の論理値（0または非0）に対応するビットを表します。パッキングされた の形状は入力と同じ次元数を持ちます（ axis がNoneでない限り、その場合、出力は1次元になります）。 |
In [12]:
a = np.array([[1, 0, 1],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1]])
b = np.packbits(a, axis=-1)
print(b)[[160] [ 64] [192] [ 32]]
numpy.unpackbits
uint8配列の要素を2値の出力配列に展開します。
numpy.unpackbits(myarray, axis=None)
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| myarray | ndarray, uint8 type | |
| 入力配列。 | ||
| axis | int | None |
| ビットアンパックが行われる次元。none は、平坦化された配列をアンパックすることを意味しません。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| unpacked | 要素は、2値（0 または 1）です。 |
In [13]:
a = np.array([[160], [64], [192], [32]], dtype=np.uint8)
b = np.unpackbits(a, axis=-1)
print(b)[[1 0 1 0 0 0 0 0] [0 1 0 0 0 0 0 0] [1 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 1 0 0 0 0 0]]
numpy.binary_repr
入力された数値を2進表現の文字列として返します。
numpy.binary_repr(num, width=None)
引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| num | int | |
| 使用できるのは、整数の10進数のみです。 | ||
| width | int | None |
| num が正の場合は返される文字列の長さ、num が負の場合は2の補数の長さで、width が num が指定された形式で表現されるのに十分なビット数以上であることを条件とする。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| bin | num の2進表現、または num の2つの補数。 |
In [14]:
print(np.binary_repr(160))
print(np.binary_repr(32))10100000 100000
width でビット幅を指定できます。
In [15]:
print(np.binary_repr(3, width=8))00000011
コメント