本文简要介绍 python 语言中 numpy.frombuffer
的用法。
用法:
numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=- 1, offset=0, *, like=None)
将缓冲区解释为一维数组。
- buffer: buffer_like
公开缓冲区接口的对象。
- dtype: 数据类型,可选
返回数组的数据类型;默认值:浮点数。
- count: 整数,可选
要阅读的项目数。
-1
表示缓冲区中的所有数据。- offset: 整数,可选
从该偏移量开始读取缓冲区(以字节为单位);默认值:0。
- like: array_like
允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为
like
传入的类似数组支持__array_function__
协议,则结果将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。
- out: ndarray
参数:
返回:
注意:
如果缓冲区中的数据不是机器字节顺序,则应将其指定为数据类型的一部分,例如:
>>> dt = np.dtype(int) >>> dt = dt.newbyteorder('>') >>> np.frombuffer(buf, dtype=dt)
结果数组的数据不会被字节交换,但会被正确解释。
例子:
>>> s = b'hello world' >>> np.frombuffer(s, dtype='S1', count=5, offset=6) array([b'w', b'o', b'r', b'l', b'd'], dtype='|S1')
>>> np.frombuffer(b'\x01\x02', dtype=np.uint8) array([1, 2], dtype=uint8) >>> np.frombuffer(b'\x01\x02\x03\x04\x05', dtype=np.uint8, count=3) array([1, 2, 3], dtype=uint8)
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.frombuffer。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。