整数と配列入力にnumpy配列を使用する

Question

私はMatlabユーザであり、Pythonに移行しようとしています。私はde2bi関数の最小限の例（Matlabで以前に持っていたPythonの十進数を右のmsbのようにバイナリに変換する）を記述しようとしました。しかし、私は愚かな配列と混同しています。

Pythonコード：

import numpy as np 

def de2bi(d, n) 
    d = np.array(d) 
    power = 2**np.arange(n) 
    d = d * np.ones((1,n)) 
    b = np.floor((d%(2*power))/power) 
    return b 

Pythonの出力：

>>> print(de2bi(13,8)) 
[[ 1. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]] 

print(de2bi([13,15],8)) #This line fails 

MATLABコード：

function b = d2b(d, n) 
    d = d(:); 
    power = ones(length(d), 1)*(2.^(0 : n-1)); 
    d = d * ones(1, n); 
    b = floor(rem(d, 2*power)./power); 
end 

Matlabの出力：

>> d2b(13,8) 

ans = 

    1  0  1  1  0  0  0  0 

>> d2b([13,15],8) 

ans = 

    1  0  1  1  0  0  0  0 
    1  1  1  1  0  0  0  0 

Matlabコードは整数入力と整数配列の両方で動作しています。しかし、Pythonコードは整数入力でも動作しますが、配列では失敗します。整数配列と整数配列の両方をPythonで自動的に管理する方法は？それは非常に簡単な質問かもしれませんが、私を許してください。しかし、私はPythonで非常に初心者です。

ありがとうございます。

Answer 1

これは役に立ちますか？

In [443]: power = 2**np.arange(8) 
In [444]: np.floor((d[:,None]%(2*power))/power) 
Out[444]: 
array([[ 1., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.]]) 

powerに対するdを放送し、powerのディメンションの拡張が自動的に行われます：d[:,None]%(2*power[None,:])

In [439]: d=np.array([13,15]) 
In [440]: power=np.ones((d.shape[0],1))*(2**np.arange(8)) 
In [441]: power 
Out[441]: 
array([[ 1., 2., 4., 8., 16., 32., 64., 128.], 
     [ 1., 2., 4., 8., 16., 32., 64., 128.]]) 
In [442]: np.floor((d[:,None]%(2*power))/power) 
Out[442]: 
array([[ 1., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.]]) 

私たちもonesを必要としません。 MATLABのonesは、（2,8）形状の配列と同じ次元展開を行います。

d=np.atleast_1d(d)で始めることができますので、1要素配列のようにスカラーのケースを扱います。スカラを与えられたときには1dの配列を返し、リストや1dの配列を与えたときには2dを返します。 MATLABではすべてが2d以上です。 dを展開する際に

---

いっそのこと、ellipsisを使用しています。次に、dは0d、1d、またはndでもかまいません。

np.floor((d[...,None]%(2*power))/power) 

Answer 2

問題は乗算にあります：d = d * np.ones((1,n))です。 NumPyは要素ごとの乗算を実行しようとしますが、次元の不一致（1つの行には1つの行しかありません）が原因で失敗します。しかし、dがスカラーである場合、NumPyはスカラーに乗算することを意味すると推測できるため、コードが実行されます。

あなたが本当にやりたいことは（私が理解するように）各要素をn長の行に展開することです。可能な解決策は、配列のサイズが変更できないため、新しい値を保持する中間配列を作成することです。

def d2b(d, n): 
    d = np.array(d) 
    d = np.reshape(d, (1, -1)) 
    power = np.flipud(2**np.arange(n)) 

    g = np.zeros((np.shape(d)[1], n)) 

    for i, num in enumerate(d[0]): 
     g[i] = num * np.ones((1,n)) 
    b = np.floor((g%(2*power))/power) 
    return b