1.未使用dot

您不需要完全展开矩阵来执行比特“乘法”。您要将A视为4x 8的比特矩阵，将x视为8元素的比特向量。如果A和x中的比特都为on，则列乘法会产生1，如果其中一个比特为0，则会产生0。这相当于套用比特和（&）：

>>> [hex(n) for n in (A & x)]
['0xaa', '0xa8', '0x80', '0x82']

10101010
10101000
10000000
10000000

Here是一个关于计算字节中位数的帖子。bin(n).count("1")可能是最容易使用的，因此

>>> [bin(n).count("1") % 2 for n in (A & x)]
[0, 1, 1, 0]

如果只需要一个数字，可以执行以下操作

>>> int(''.join(str(bin(n).count("1") % 2) for n in (A & x)), 2)
6

2.使用dot

要使用dot，可以很容易地将A和x扩展为它们的numpy等价物：

>>> list(list(int(n) for n in list(bin(r)[2:])) for r in A)
[['1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '0'],
 ['1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0'],
 ['1', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '0'],
 ['1', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '0']]
>>> list(int(n) for n in bin(x)[2:])
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]

您可以将dot套用至结果：

>>> np.dot(list(list(int(n) for n in list(bin(r)[2:])) for r in A),
           list(int(n) for n in bin(x)[2:])) % 2
array([0, 1, 1, 0])