問題タブ [bit-packing]
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python - Python: バイナリ値の 2 次元配列を UINT64 配列にパックする最速の方法
サイズ(149797, 64)の 2D UINT8 numpy 配列があります。各要素は 0 または 1 です。各行のこれらのバイナリ値をUINT64値にパックして、結果として形状 149797 の UINT64 配列を取得したいと考えています。numpy bitpack 関数を使用して次のコードを試しました。
packbits 関数の実行には約10 ミリ秒かかります。この配列自体の単純な 再形成には約7ミリ秒かかるようです。また、シフト操作を使用して2次元のnumpy配列を反復して、同じ結果を達成しようとしました。しかし、速度の改善はありませんでした。
最後に、CPU 用のnumbaを使用してコンパイルしたいとも考えています。
njitを使用すると、約6 ミリ秒かかります。
これがパラレルnjitバージョンです
3.24msの実行時間( google colabデュアル コア 2.2Ghz) でわずかに優れています。
この変換をさらに高速化するにはどうすればよいでしょうか? スピードアップを達成するために、ベクトル化 (または並列化)、ビット配列などを使用する余地はありますか?
参照: uint16 配列への numpy packbits パック
12コアのマシン(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1650 v2 @ 3.50GHz) では、
Pauls 法: 1595.0マイクロ秒 (マルチコアを使用していないと思われます)
Numba コード: 146.0マイクロ秒 (前述の parallel-numba)
つまり、約10倍のスピードアップ!!!
python - Pythonで文字列をパックする適切な方法
5 バイトの asci 文字列を python にパックして、8 バイトでリトルエンディアンにする正しい方法は何ですか? たとえば、次のようなものです。
または：
これを行う正しい（または最も簡単な）方法は何ですか？理想的には、次のようなものです。
しかし、リストを渡すことも、変数のアンパックを行うこともできないようで、すべての文字に対して新しい位置引数を実行する必要があります。
私が思いつくことができる最善の方法は次のとおりですが、それを行うためのより良い方法があることを願っています。
更新：これが最善の方法のようです：
sページの、b、およびcのすべての異なる「文字」っぽいタイプについてはわかりませんstruct。