"""# 读取 npy 文件数据data=np.load(file_path)data_binary=data.tobytes()# 创建 AES 加密器cipher=AES.new(key,AES.MODE_CBC)# 进行数据加密encrypted_data=cipher.encrypt(pad(data_binary,AES.block_size))# 保存加密后的数据encrypted_file_path=file_path+'.enc'withopen(encrypted_file_path,'wb'...
data=12345data_bytes=data.to_bytes(4,byteorder='little')# 将整数转换为字节序列arr=np.frombuffer(data_bytes,dtype=np.uint32)# 转换为numpy数组 1. 2. 3. 4. 5. 步骤3:进行高低位互换 通过numpy的view方法进行高低位互换: arr.byteswap(True) 1. 步骤4:将结果转换回原始类型 将numpy数组转换回原始...
数组以一维度byte buffer存放在内存中,可以通过data属性来进行查看 先定义一个数组 >>f = np.array([[1,2],[1000, 2000]], dtype=np.int32) f.data <read-writebufferfor0x000000000BB03F30, size16, offset0at0x000000000C4DCEA0> python2和3的查看方式不一样 if(hasattr(f.data, "tobytes")):da...
dtype=np.uint8)# 定义密钥key=np.array([0xAA],dtype=np.uint8)# 对文件内容进行异或操作encrypted_data=np.bitwise_xor(data,key)# 将加密后的数据写入新文件withopen('encrypted_example.txt','wb')asf:f.write(encrypted_data.tobytes())
但是我不想使用numpy.save或numpy.savez函数，因为在某些情况下，数据必须通过管道或其他接口发送到服务器...
import numpy as np import zlib # 创建一个 NumPy 数组 data = np.random.rand(100, 100) # 将数组转换为字节串 data_bytes = data.tobytes() # 压缩数据 compressed_data = zlib.compress(data_bytes) # 解压数据 decompressed_data_bytes = zlib.decompress(compressed_data) # 将字节串转换回 NumPy ...
python图像数据互转（numpy,bytes,base64,file）import cv2 import numpy as np import base64 from tkinter import * from io import BytesIO # 数组转base64 def numpy_to_base64(image_np):data = cv2.imencode('.jpg', image_np)[1]image_bytes = data.tobytes()image_base4 = base64.b64encode(...
ndarray.tostring([order])或者ndarray.tobytes([order]) Construct Python bytes containing the raw data bytes in the array. 转换成bytes arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[12, 3, 34], [5, 6, 7]]]) arr.tostring() ...
matrix_data = np.array([[1, 2], [3, 4]]) client.publish(topic, matrix_data.tobytes()) # 等待消息确认 time.sleep(1) # 断开MQTT连接 client.disconnect() 在这个示例中,我们使用MicroPython的MQTT客户端库 umqtt.simple 连接到MQTT代理,并发送了一个简单的2x2矩阵。
情况0: 有numpy header header长这个样子NUMPY v {'descr': '<f8', 'fortran_order': False, 'shape': (100,), } (fill up to 16*8 bytes) """file size 928""" numpy.save("array_2d.npy", data.reshape(10, 10)) numpy.load("array_2d.npy") ...