首先,我们需要创建一个numpy数组,然后使用其tobytes()方法将其转换为字节流。 import numpy as np 创建一个整数数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32) 将数组转换为字节流 byte_stream = arr.tobytes() print(byte_stream) 3.3 解析字节流 要将字节流转换回numpy数组,可以使用frombuffer(...
importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 将数组转换为字节串byte_array=array.tobytes()print("数组的字节表示:",byte_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们首先创建了一个二维NumPy数组,然后使用tobytes函数将其转换为字节串。结果会是一...
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32) byte_stream = arr.tobytes() print(byte_stream) # 输出:b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00' 3、多维数组 numpy模块也可以处理多维数组,并将其转换为字节流。 import numpy as np 示例代码 arr = np...
importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组np_array=np.array([1,2,3,4,5],dtype=np.int32)# 将NumPy数组转换为字节流byte_data_np=np_array.tobytes()print("字节流(NumPy):",byte_data_np) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个例子中,我们使用numpy中的tobytes()方法将NumPy数组转换为字节流,...
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.float16) 这里,我们创建了一个2x3的浮点数数组,数据类型为np.float16。 使用NumPy的tobytes()方法将数组转换为bytes对象: 最后,使用NumPy数组的tobytes()方法将数组转换为bytes对象。这个方法会将数组中的数据以字节形式连续存储,并返回一个bytes...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) #将ndarray转换为bytes arr_bytes = arr.tobytes() 在上面的代码中,我们首先使用NumPy库创建了一个包含整数元素的ndarray。然后,我们使用tobytes()方法将ndarray转换为bytes,并将结果存储在arr_bytes变量中。 #第三步:理解ndarray和bytes的存储方式 在将ndarray转换为byte...
import numpy as np # 创建一个 ndarray arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 将 ndarray 转换为 bytes bytes_arr = arr.tobytes() print(bytes_arr) ``` 方法二:使用第三方库msgpack 进行转换。msgpack 是一个高性能的 binary 编码库,可以将 Python 对象转换为 bytes。以下是使用 msgp...
np_array = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) # 输出: [[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]] 有时数组的内容可能是未知的,但想要初始化一个以后再使用。有许多函数实现。 # 创建一个 3*4 的数组,内容初始化为0 np.zeros((3,4)) ...
[1, 2, 3, 4], dtype=uint32)>>> np.frombuffer(bytearray([1,2,3,4]), dtype=np.uint32)array([67305985], dtype=uint32)所以,你想要这样的东西:def swap32(x): return np.frombuffer(x, dtype=np.uint32).byteswap().tobytes()请注意,这要求 bytes 对象的长度是数组项目大小...
<class 'bytes'> # load from bytes into numpy array >>> load_bytes = BytesIO(np_bytes) >>> loaded_np = np.load(load_bytes, allow_pickle=True) # shape is preserved >>> loaded_np.shape (28, 28) # both arrays are equal without sending shape >>> np.array_equal(x,loaded_np) Tr...