как преобразовать отрицательное целочисленное значение в шестнадцатеричное в python

Я использую питон 2.6

>>> hex(-199703103)
'-0xbe73a3f'

>>> hex(199703103)
'0xbe73a3f'

Положительное и отрицательное значение совпадают?

Когда я использую calc, значение равно FFFFFFFFF418C5C1.


python hex integer negative-number
person nic nic    schedule 19.10.2011    source источник

Ответы (3)


arrow_upward
59
arrow_downward

Целые числа Python могут расти сколь угодно большими. Чтобы вычислить необработанное двойное дополнение так, как вы хотите, вам нужно будет указать желаемую разрядность. В вашем примере показано -199703103 в 64-битном дополнении до двух, но оно также могло быть 32-битным или 128-битным, что привело к другому количеству 0xf в начале.

hex() этого не делает. В качестве альтернативы предлагаю следующее:

def tohex(val, nbits):
  return hex((val + (1 << nbits)) % (1 << nbits))

print tohex(-199703103, 64)
print tohex(199703103, 64)

Это распечатывает:

0xfffffffff418c5c1L
0xbe73a3fL
person NPE    schedule 19.10.2011
comment
Не могли бы вы объяснить, что происходит, когда вы добавляете (1<<64)? Почему это нужно делать? - person jathanism; 19.10.2011
comment
@jathanism, значение (1<<64) на единицу больше, чем может поместиться в 64-битное целое число. Добавление его к отрицательному числу сделает его положительным, если отрицательное число умещается в 64 бита. Если исходное число было положительным, % отменит эффект сложения. - person Mark Ransom; 19.10.2011
comment
Я считаю, что в этой реализации есть ошибка: tohex(-129,8) возвращает 0x7f, что невозможно, поскольку 8-битное целое число со знаком может хранить числа только от (-1)* (2 ^7)= -128 до 2 ^7 - 1 = 127. Поэтому функция должна проверять, находится ли val в этом диапазоне перед возвратом, если нет, вызывать исключение (или что-то в этом роде). Это может сделать код более надежным, я думаю :) - person Dang Manh Truong; 31.08.2016

arrow_upward
20
arrow_downward

Поскольку целые числа Python произвольно велики, вам необходимо маскировать значения, чтобы ограничить преобразование числом битов, которые вы хотите использовать для представления дополнения до 2 с.

>>> hex(-199703103 & (2**32-1)) # 32-bit
'0xf418c5c1L'
>>> hex(-199703103 & (2**64-1)) # 64-bit
'0xfffffffff418c5c1L'

Python отображает простой случай hex(-199703103) как отрицательное шестнадцатеричное значение (-0xbe73a3f), потому что представление с дополнением 2s будет иметь бесконечное количество F перед ним для произвольного числа точности. Значение маски (2**32-1 == 0xFFFFFFFF) ограничивает это:

FFF...FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF418c5c1
&                             FFFFFFFF
--------------------------------------
                              F418c5c1
person Mark Tolonen    schedule 19.10.2011
comment
Несмотря на краткость, не является ли возведение в степень дорогостоящим по сравнению с битовыми манипуляциями? - person swdev; 08.01.2015
comment
@swdev, py -m timeit "2**32-1" -> 0,0235 мкс на цикл, py -m timeit "2<<32-1" -> 0,0235 мкс на цикл. Не предполагай. Всегда измеряйте, если вам не все равно :) Скорее всего, байтовый компилятор Python генерирует ту же константу нагрузки. - person Mark Tolonen; 08.01.2015
comment
ой, сделай это (1<<32)-1...но ты понял...Также легче ошибиться. И я проверил с модулем dis, и Python просто генерирует константу. - person Mark Tolonen; 08.01.2015
comment
Также вы могли бы вместо 2**32-1 просто использовать константу 0xFFFFFFFF для 32-битной и 0xFFFFFFFFFFFFFFFF для 64-битной, если вас беспокоит синхронизация. Или mask_32bit=(2**32-1), чтобы не каждый раз считать, а только один раз. - person Tom Myddeltyn; 17.06.2016
comment
@busfault на комментарий выше скорость ничем не отличается. Python вычисляет константу один раз при генерации байтового кода. Не нужно оптимизировать. - person Mark Tolonen; 18.06.2016
comment
@MarkTolonen Спасибо, я этого не осознавал (очевидно) :-) - person Tom Myddeltyn; 20.06.2016

arrow_upward
2
arrow_downward

Добавляя к Отметки ответа, если вам нужен другой формат вывода, используйте

'{:X}'.format(-199703103 & (2**32-1))
person tm1    schedule 11.05.2018