Python的bit_length函数来二进制的位数方法

自Python3.1中,整数bit_length方法允许查询二进制的位数或长度。

常规做法:

>>> bin(256)
'0b100000000'

>>> len(bin(256)) - 2
9

>>>

使用函数:

>>> bin(256), (256).bit_length()
('0b100000000', 9)

>>> X = 99

>>> bin(X), X.bit_length()
('0b1100011', 7)

>>>

以上这篇Python的bit_length函数来二进制的位数方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python实现整数的二进制循环移位

    题目:如何在python中实现整数的二进制循环移位? 概述 在python中,可以通过<<以及>>运算符实现二进制的左移位以及右移位,然而并没有实现循环移位的运算符,暂时也找不到可以实现循环移位的函数,所以在本文中,主要介绍了如何使用字符的切片运算实现循环位移. 一.实现思路 1.利用字符串的format函数将int整数值转化为特定位数的二进制值 2.利用字符的切片操作实现循环位移 二.实现代码 # left circular shift #int_value是输入的整数,k是位移

  • python处理二进制数据的方法

    本文实例讲述了python处理二进制数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!/usr/env/env python #-*- coding: cp936 -*- ''''' add Head Infomation for pcm file ''' import sys import struct import os __author__ = 'bob_hu, hewitt924@gmail.com' __date__ = 'Dec 19,2011' __update__ = 'Dec

  • Python 内置函数进制转换的用法(十进制转二进制、八进制、十六进制)

    使用Python内置函数:bin().oct().int().hex()可实现进制转换. 先看Python官方文档中对这几个内置函数的描述: bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns

  • 解析Python中的二进制位运算符

    下表列出了所有的Python语言的支持位运算符.假设变量a持有60和变量b持有13,则: 示例: 试试下面的例子就明白了所有的Python编程语言提供了位运算符: #!/usr/bin/python a = 60 # 60 = 0011 1100 b = 13 # 13 = 0000 1101 c = 0 c = a & b; # 12 = 0000 1100 print "Line 1 - Value of c is ", c c = a | b; # 61 = 0011 1

  • python 函数中的内置函数及用法详解

    今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数,下面表格按字母顺序列出了内置函数: 下面就一一介绍一下内置函数的用法: 1.abs() 返回一个数值的绝对值,可以是整数或浮点数等. print(abs(-18)) print(abs(0.15)) result: 18 0.15 2.all(iterable) 如果iterable的所有元素不为0.''.False或者iterable为空,all(iterable)返回True,否则返回False. print(all(['a','b',

  • 使用Python进行二进制文件读写的简单方法(推荐)

    总的感觉,python本身并没有对二进制进行支持,不过提供了一个模块来弥补,就是struct模块. python没有二进制类型,但可以存储二进制类型的数据,就是用string字符串类型来存储二进制数据,这也没关系,因为string是以1个字节为单位的. import struct a=12.34 #将a变为二进制 bytes=struct.pack('i',a) 此时bytes就是一个string字符串,字符串按字节同a的二进制存储内容相同. 再进行反操作 现有二进制数据bytes,(其实就是字

  • Python的bit_length函数来二进制的位数方法

    自Python3.1中,整数bit_length方法允许查询二进制的位数或长度. 常规做法: >>> bin(256) '0b100000000' >>> len(bin(256)) - 2 9 >>> 使用函数: >>> bin(256), (256).bit_length() ('0b100000000', 9) >>> X = 99 >>> bin(X), X.bit_length() ('0

  • Python内置函数—vars的具体使用方法

    本文文章主要介绍了Python内置函数-vars的具体使用方法,分享给大家,具体如下: 英文文档: vars([object]) Return the __dict__ attribute for a module, class, instance, or any other object with a __dict__ attribute.Objects such as modules and instances have an updateable __dict__ attribute; h

  • python实现在函数中修改变量值的方法

    和其他语言不一样,传递参数的时候,python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是"传对象引用"的方式. 实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用, 就能修改对象的原始值--相当于通过"传引用"来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用, 就不能直接修改原始对象--相当于通过"传值'来传递对象. python一般内部赋值变量的话,都是

  • python 保存float类型的小数的位数方法

    python保留两位小数: In [1]: a = 5.026 In [2]: b = 5.000 In [3]: round(a,2) Out[3]: 5.03 In [4]: round(b,2) Out[4]: 5.0 In [5]: '%.2f' % a Out[5]: '5.03' In [6]: '%.2f' % b Out[6]: '5.00' In [7]: float('%.2f' % a) Out[7]: 5.03 In [8]: float('%.2f' % b) Out[

  • python 用lambda函数替换for循环的方法

    场景如下: 现在有一个dataframe,其中一列为score,值从0-100, df: score 98 88 37 68 86 33 现在需要增加一列level,给这些分数分类,90分以上为A,60-90为B,60以下为C. 常用的方法肯定是使用for循环,对每一行进行处理. import pandas as pd list = [98,88,37,68,86,33] df = pd.DataFrame(list, columns=['score']) # convert list to d

  • python中zip()函数遍历多个列表方法

    在对列表的元素进行找寻时,会频繁的说到遍历的理念.对于复杂的遍历要求,如多个列表中查找就显然不适合用for循环.本篇所要带来的是zip() 函数的方法,能够对多个迭代器进行遍历.下面我们就python中zip的说明.语法.使用注意点进行讲解,然后带来遍历多个列表的实例. 1.说明 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表.(注:在python3中返回的是zip对象) 2.语法 zip(iterable, ...) # 其中 it

  • python人工智能tensorflow函数np.random模块使用方法

    目录 np.random模块常用的一些方法介绍 例子 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn): numpy.random.randn(d0, d1, …, dn): numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘I’): numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None): numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, si

  • python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法

    目录 参数数量及其作用 部分参数解释: 示例 参数数量及其作用 tf.layers.dense用于添加一个全连接层. 函数如下: tf.layers.dense( inputs, #层的输入 units, #该层的输出维度 activation=None, #激活函数 use_bias=True, kernel_initializer=None, # 卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zeros_initializer(), # 偏置项的初始化器 kernel_regul

  • python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

    目录 前言 tf.nn.dropout函数介绍 例子 代码 keep_prob = 0.5 keep_prob = 1 前言 神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数,但是如果神经网络设置的足够复杂,将会导致过拟合(overfitting)的出现,就好像下图这样. 看到这个蓝色曲线,我就知道: 很明显蓝色曲线是overfitting的结果,尽管它很好的拟合了每一个点的位置,但是曲线是歪歪曲曲扭扭捏捏的,这个的曲线不具有良好的鲁棒性,在实际工程实验中,我们更希望得到

  • Python内置函数 next的具体使用方法

    Python 3中的File对象不支持next()方法. Python 3有一个内置函数next(),它通过调用其next ()方法从迭代器中检索下一个项目. 如果给定了默认值,则在迭代器耗尽返回此默认值,否则会引发StopIteration. 该方法可用于从文件对象读取下一个输入行. 语法 以下是next()方法的语法 - next(iterator[,default]) 参数 iterator − 要读取行的文件对象 default − 如果迭代器耗尽则返回此默认值. 如果没有给出此默认值,

随机推荐