博客
关于我
numpy.frombuffer()
阅读量:689 次
发布时间:2019-03-17

本文共 1042 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

numpy.frombuffer函数: 将缓冲区解释为ndarray阵列

基本用法

numpy.frombuffer 是一个强大的工具,可以帮助我们以指定的数据类型将字节缓冲区解释为NumPy的ndarray阵列。这个函数特别有用,当我们从网络、序列化文件或其他源中获取数据时,并不方便以列表的形式直接使用时。

功能说明

输入参数

  • buffer: buffer_like
    • 需要提供一个实现buffer接口的对象。例如,bytes对象、memoryview对象或者其他支持buffer的类型。
  • dtype: 数据类型(可选)
    • 返回数组的数据类型,默认是float。
  • count: 数量(可选)
    • 要读取的数据数量,默认是-1(读取整个缓冲区)。
  • offset: 字节偏移量(可选)
    • 从缓冲区的某个偏移位置开始读取,默认是0。

输出结果

  • 返回的结果是形状为(带count值的数据数量,如果count=-1则为缓冲区大小)的ndarray对象。

示例应用

示例1: 将字节串解释为字符串数组

s = 'hello world'arr = np.frombuffer(s, dtype='S1')print(arr)

输出:

array(['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd'], dtype='|S1')

示例2: 读取特定长度的数据

data = b'\x00\x01\x02\x03\x04\x05'arr = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8, count=3)print(arr)

输出:

array([0, 1, 2], dtype(uint8))

注意事项

字节顺序问题

  • 如果你的缓冲区数据不是机器字节序(如大端ian或小端ian),需要提前将数据类型的byteorder设置正确。
    dt = np.dtype('int32').newbyteorder('big')arr = np.frombuffer(buffer, dtype=dt)

    注意:读取的数据不会被转换,但会正确解释。

附加资源

如果你想了解更多关于NumPy全体功能的案例和技术细节,可以参考NumPy官方文档或社区资源。

总结

numpy.frombuffer 是NumPy处理缓冲区数据的强大工具。理解和正确使用它,对于处理各种数据源的高效解析工作至关重要。希望以上内容能为你的数据处理任务提供帮助!

转载地址:http://gamhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL binlog三种模式
查看>>
multi-angle cosine and sines
查看>>
Mysql Can't connect to MySQL server
查看>>
mysql case when 乱码_Mysql CASE WHEN 用法
查看>>
Multicast1
查看>>
mysql client library_MySQL数据库之zabbix3.x安装出现“configure: error: Not found mysqlclient library”的解决办法...
查看>>
MySQL Cluster 7.0.36 发布
查看>>
Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation多通道无监督图像翻译
查看>>
MySQL Cluster与MGR集群实战
查看>>
multipart/form-data与application/octet-stream的区别、application/x-www-form-urlencoded
查看>>
mysql cmake 报错,MySQL云服务器应用及cmake报错解决办法
查看>>
Multiple websites on single instance of IIS
查看>>
mysql CONCAT()函数拼接有NULL
查看>>
multiprocessing.Manager 嵌套共享对象不适用于队列
查看>>
multiprocessing.pool.map 和带有两个参数的函数
查看>>
MYSQL CONCAT函数
查看>>
multiprocessing.Pool:map_async 和 imap 有什么区别?
查看>>
MySQL Connector/Net 句柄泄露
查看>>
multiprocessor(中)
查看>>
mysql CPU使用率过高的一次处理经历
查看>>