python - numpy.recarray.tobytes的倒数

numpy.recarray.tobytes的反义词是什么？

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([(28483,27759)],dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A.tobytes()
'Cool'

这里的A是一个4字节的结构化数组，而tobytes让我以二进制形式对其进行序列化。如何获得适当大小的二进制字符串并在给定dtype对象的情况下反序列化？

最佳答案

我怀疑您要使用frombuffer，它将一个字节串（或更普遍地说，是任何支持buffer protocol的Python对象）解释为数组。默认情况下，它假定dtype为np.float64，但是您可以指定特定的dtype，包括结构化的dtype。

>>> import numpy as np
>>> A = np.frombuffer(b"Cool", dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A
array([(28483, 27759)],
      dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

frombuffer的一个怪癖是它创建了一个数组，该数组直接引用您赋予它的字节，而不是复制它们。这意味着，如果您在Python字节串上使用了它（例如），则结果数组将为只读：

>>> A["x"] = 23
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: assignment destination is read-only

如果您想要可写的东西，请使用np.fromstring而不是np.frombuffer：

>>> A = np.fromstring(b"Cool", dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A["x"] = 23
>>> A
array([(23, 27759)],
      dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

有关更多信息，请参见this answer。

如果要使用真正的NumPy record array（而不是structured array，后者只是具有结构化dtype的常规ndarray），则可以将结果传递给nd.rec.array：

>>> np.rec.array(A)
rec.array([(28483, 27759)],
          dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

记录数组与结构化数组非常相似，但具有自己的ndarray子类，并允许通过属性访问来检索字段：

>>> B = np.rec.array(A)
>>> B.x
array([28483], dtype=uint16)

关于python - numpy.recarray.tobytes的倒数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47720307/