是否有更 Pythonic 的方式將布爾值列表轉換為 integer？

Question

我覺得不得不問這個問題很愚蠢，但我的 memory 避開了更好的選擇。 spring 想到的兩種方法：

第一的：

def f1(v):
    return sum(2**i for i,va in enumerate(v) if va)

>>> f1([True, False, True])
5

第二：

def f2(v):
    return int('0b' + "".join(str(int(va)) for va in v),2)

>>> f2([True, False, True])
5

我覺得 f1 幾乎是笨拙的 Pythonic，而 f2 顯然太丑了，因為我在多種數據類型之間跳躍。 也許是我的年齡……？

Answer 1

使用左移比提高功率稍快（至少在我的機器上）。 使用按位運算可以鼓勵代碼讀者從二進制數據的角度進行思考。

>>> sum(v << i for i, v in enumerate([True, False, True]))
5

Answer 2

只是為了對比，如果您正在編寫 python 就像您正在編寫類似 c 之類的東西，那么您可以這樣做。

def f(l):
  output = 0
  for i in range(len(l)):
    output |= l[i] << i
  return output

Answer 3

在算術運算中使用布爾值（還有 lambda 函數）是非常 Pythonic 的：

lst = [True, False, True]

func = lambda x: sum(2 ** num * i for num, i in enumerate(x))

print(func(lst))
# 5

Answer 4

這是我想出的另一種 hacky 方式：

def f1(v):
    return int(''.join(str(int(b)) for b in v), 2)

例子：

>>> def f1(v):
...     return int(''.join(str(int(b)) for b in v), 2)
...
>>> f1([True, False, True])
5
>>>

另一個使用map的相同示例（在我看來更具可讀性）：

def f1(v):
    return int(''.join(map(str, map(int, v))), 2)

Answer 5

numpy版本可能是

import numpy as np

m = [True, False, True]
print(np.sum(2**np.nonzero(m)[0]))
# 5

作為 function：

def func(arr, p):
    return np.sum(np.power(p, np.nonzero(arr)[0]))

print(func([True, False, True], 2))
# 5

Answer 6

它的解決方案更嚴格，但計算效率很高

>>> import numpy as np

>>> predefined_bytes = 2**(np.arange(32))
>>> predefined_bytes
array([         1,          2,          4,          8,         16,
               32,         64,        128,        256,        512,
             1024,       2048,       4096,       8192,      16384,
            32768,      65536,     131072,     262144,     524288,
          1048576,    2097152,    4194304,    8388608,   16777216,
         33554432,   67108864,  134217728,  268435456,  536870912,
       1073741824, 2147483648])


def binary2decimal(bits,predefined_bytes):
    bits = np.array(bits)
    return np.sum(bits*predefined_bytes[:bits.shape[0]])

>>> binary2decimal([1,1,1,1,1,1,1,1],predefined_bytes)
255