最近在使用python读取ubytes文件,用到numpy的frombuffer函数,用法如下: frombuffer()函数 numpy.frombuffer(buffer,dtype=float,count=-1,offset=0) 作用:用于实现动态数组,接收buffer输入参数,以流的形式读入转化成ndarray对象,注意:buffer是字符串时,python3默认str是unicode类型,要转成bytestring在源str前加b 示例 因...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含 10 个字节的二进制数据data=bytearray(range(10))# 使用 frombuffer 方法将字节数据转换为 NumPy 数组array=np.frombuffer(data,dtype=np.uint8)print(array)# 计算数组的和与均值sum_array=np.sum(array)mean_array=np.mean(array)print(f"Sum:{sum...
9.2 numpy.frombuffer numpy.frombuffer用于实现动态数组。numpy.frombuffer接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。 numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)''' buffer 实现了 __buffer__ 方法的对象,(不是任意对象都可以) dtype 返回数组的数据类型 count 读取的数据...
整合上述步骤,最终代码如下: importnumpyasnp# 导入 NumPy 库data=bytearray([1,2,3,4])# 创建一个新的字节缓冲区array=np.frombuffer(data,dtype=np.int8)# 使用 from_buffer 创建数组print(array)# 显示数组内容 1. 2. 3. 4. 5. 运行结果 运行上述代码将会输出: [1 2 3 4] 1. 关系图示 为了帮...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设 received_data 是一个包含RGB图像数据的字节串 received_data = b'\xff\x00\x00\xff\x00\x00\x00\xff\x00\x00\x00\xff' print("原始received_data:") print(received_data) # 使用 np.frombuffer 将received_data 转换为 NumPy 数组,每个元...
import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8) print (x.itemsize) --- 输出结果如下: 1 #数据类型为int64,代表8字节 import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int64) print (x.itemsize) --- ...
numpy.frombuffer numpy.frombuffer 用于实现动态数组。 numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。 numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0) 注意:buffer 是字符串的时候,Python3 默认 str 是 Unicode 类型,所以要转成 bytestring 在原 str 前加上...
importnumpyasnp a=np.asarray([1,2,3])print(a)输出： Python 复制代码 9 1 [12 3]2、numpy.frombuffer numpy.frombuffer 用于实现动态数组。numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。 参数 描述 buffer 实现了 __buffer__方法的对象，（绝对不是菜鸟教程上说的...
简介:软件测试|Python科学计算神器numpy教程(二) 前言 上一篇文章我们介绍了numpy的安装和ndarray的部分知识,本篇文章我们来介绍一下numpy的数组的常用属性以及创建数组相关内容。 数组常用属性 ndarray.shape shape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组,比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2,3),该属性可以用来调...
使用numpy库:如果数据量比较大,可以使用numpy库进行高效的读取和解析。可以使用numpy.frombuffer函数将字节串转换为numpy数组,然后使用切片操作获取所需的值。例如: 代码语言:txt 复制 import numpy as np data = b'\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\x09\x0A\x0B\x0C' array = np.frombuffer...