r语言 - 将二进制字符串转换为二进制或十进制值



是否有任何函数可以将二进制字符串转换为二进制或十进制值?

如果我有一个二进制字符串000101,我应该怎么做才能将其转换为5

您可以使用packBits函数(在base包中)。请记住,此函数需要非常具体的输入。

(yy <- intToBits(5))
#  [1] 01 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
# [26] 00 00 00 00 00 00 00
# Note that there are 32 bits and the order is reversed from your example
class(yy)
[1] "raw"
packBits(yy, "integer")
# [1] 5

还有strtoi函数(也在base包中):

strtoi("00000001001100110000010110110111", base = 2)
# [1] 20121015
strtoi("000101", base = 2)
# [1] 5

以下是您可以尝试的:

binStr <- "00000001001100110000010110110111" # 20121015
(binNum <- 00000001001100110000010110110111) # 20121015
[1] 1.0011e+24
binVec <- c(1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1) # 2670721
shortBin <- 10011010010 # 1234
BinToDec <- function(x) 
    sum(2^(which(rev(unlist(strsplit(as.character(x), "")) == 1))-1))
BinToDec(binStr)
[1] 20121015
BinToDec(binNum)
[1] 576528
BinToDec(binVec)
[1] 2670721
BinToDec(shortBin)
[1] 1234

也就是说,您可以同时输入字符串(因为as.character())和数字二进制值,但是像binNum这样的大数字存在一些问题。据我了解,您还想将二进制字符串转换为数字二进制值,但不幸的是,至少在基本 R 中没有这样的数据类型。

编辑:现在BinToDec也接受二进制向量,这可能是大数字的解决方案。包sfsmisc中的函数digitsBase()返回这样的向量:

(vec <- digitsBase(5, base= 2, 10))
Class 'basedInt'(base = 2) [1:1]
      [,1]
 [1,]    0
 [2,]    0
 [3,]    0
 [4,]    0
 [5,]    0
 [6,]    0
 [7,]    0
 [8,]    1
 [9,]    0
[10,]    1
BinToDec(vec)
[1] 5

最后,另一种可能性是包compositions,例如:

(x <- unbinary("10101010"))
[1] 170
(y <- binary(x))
[1] "10101010"
base::strtoi(binary_string, base = 2)

此函数使用灵活的基数计算十进制版本。基数等于 2 是二进制的,依此类推。这应该一直工作到 10 的基数。

base2decimal = function(base_number, base = 2) {
  split_base = strsplit(as.character(base_number), split = "")
  return(sapply(split_base, function(x) sum(as.numeric(x) * base^(rev(seq_along(x) - 1)))))
}
> base2decimal(c("000101", "00000001001100110000010110110111"))
[1]        5 20121015

如果你有二进制字符串,所有先前的答案都很棒。我经常发现自己想要对二进制向量的组合进行编码。从 0 和 1 的组合转换为整数的逻辑始终相同:

bincount <- function(B, base=2) { return(B %*% base^seq(0,ncol(B)-1)) }

其中 B 是一个矩阵,每列是一个二进制向量。

例:

isBig <- c(0, 1, 0, 1)
isRed <- c(0, 0, 1, 1)
B = cbind(isBig,isRed)
bincount(B)
# 0 1 2 3

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