我目前正在研究一个帮助程序类，以将数据从Java ND-Array传输到Python numpy nd-array。 Java数组使用ND4J，我能够从ND4J INDArray确定形状，步幅和行/列顺序。
Py4j允许我从JVM本地回传bytearray。但是，我对numpy不太熟悉，我也不知道它是否偏爱row or column ordering，如果给我一个表示一维数据数组的bytearray，该如何提供形状信息。
我能找到的最接近的问题是：Quickest way to convert 1D byte array to 2D numpy array
但是，关于提供明确的形状信息并不能告诉我太多-它仅适用于RGB图像数据。
所以我的问题是，我该怎么做np.array(bytearray, shape)之类的东西，又如何知道numpy的首选顺序，以便准备传入的数据？
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一半回答了我的问题。看起来numpy确实确实允许通过其许多数组创建方法上的额外参数进行特定排序：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html
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学习更多，我需要确保字节数组（从byte []转换为正确的数据类型）。几乎总是double，所以我应该传递float类型还是numpy.float64？
最佳答案
你能做的是
np.array(bytearray).reshape(shape)
其中
np.array()的输出是一维数组，然后将其重塑为所需形状。请注意，重塑不会改变内存中的顺序，只会改变数据的查看方式。通过默认的C样式NumPy数组the last dimension of your array will iterate the fastest线性迭代时，这意味着
a[0,0,0]
a[0,0,1]
在内存中彼此相邻，而
a[0,0,0]
a[0,1,0]
不是。知道这一点，您应该就能弄清楚
shape参数。第三，
dtype=float和dtype=np.float64是可互换的，您可以通过比较来确认print np.arange(1, dtype=float).dtype
print np.arange(1, dtype=np.float64).dtype
关于python - 首选排序并将一维字节数组转换为Numpy和数组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42710769/