numpy.bitwise_count

numpy.bitwise_count(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_count'>

計算 x 絕對值中 1 位元的數量。 類似於內建的 int.bit_count 或 C++ 中的 popcount。

參數:

xarray_like, 無號整數

輸入陣列。

outndarray, None，或 ndarray 和 None 的元組，選用

儲存結果的位置。如果提供，則必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會傳回新分配的陣列。元組（僅可作為關鍵字參數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like, 選用

此條件會廣播到輸入。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

有關其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

傳回值:

yndarray

輸入中對應的 1 位元數量。 對於所有整數類型，傳回 uint8。 如果 x 是純量，則這是一個純量。

參考文獻

[1]

https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#CountBitsSetParallel

[2]

維基百科，「漢明權重」，https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight

[3]

http://aggregate.ee.engr.uky.edu/MAGIC/#Population%20Count%20(Ones%20Count)

範例

>>> import numpy as np
>>> np.bitwise_count(1023)
np.uint8(10)
>>> a = np.array([2**i - 1 for i in range(16)])
>>> np.bitwise_count(a)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
      dtype=uint8)