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python - 修复将整数列表转换为 NumPy 矩阵的方法

问题描述

我想创建随机整数并通过 NumPy 矩阵将它们转换为二进制格式。我写了以下代码：

def toBinary(C):
    l = []
    for x in C:
        b = [int(i) for i in bin(x)[2:]]
        l = np.vstack((l, np.array(b)))
    return l

list_vectors = [random.randint(0, 2 ** 64) for _ in range(2)]
print(toBinary(list_vectors))

但我仍然不知道如何解决这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 31, in <module>
    print(toBinary(list_vectors))
  File "test.py", line 27, in toBinary
    l = np.vstack((l, np.array(b)))
  File "/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 234, in vstack
    return _nx.concatenate([atleast_2d(_m) for _m in tup], 0)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

任何建议都受到高度赞赏。

标签： pythonpython-3.xnumpy

解决方案

这里的问题是转换为二进制并不总是返回相同长度的二进制数。如果 C 中的第一个整数是 3，那么它将给出 '0b11'。将其堆叠在数组中，然后尝试转换 17。糟糕，您尝试将 '11' 和 '1001' 连接在一起，它不起作用。

然后我在这里所做的是使用 format() 函数（转换为二进制并在 Python 中保持前导零）将转换后的二进制数长度强制为 10。

import numpy as np
import numpy.random as random

def toBinary(C):
    binaries_length = 10
    bin_format = f'#0{binaries_length+2}b'
    array_rows = len(C)
    l = np.empty((array_rows, binaries_length))
    for i, x in enumerate(C):
        l[i,:] = np.array([int(i) for i in format(x, bin_format)[2:]])
    return l

list_vectors = [random.randint(0, 2 * 64) for _ in range(10)]

print(toBinary(list_vectors))

此外，返回的数组是预先分配的，因为您现在完全知道它的大小：

binaries_length = 10
bin_format = f'#0{10+2}b'
array_rows = len(C)
l = np.empty((array_rows, binaries_length))

顺便说一句，调用 random.randint(0, 2 ** 64) 也会触发异常，因为 2 ** 64 太高了，所以我在这里将其更改为 2*64。

更进一步，您可以通过找到 C 的最大值来找到最佳二进制长度。

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