Python numpy.frombuffer()

简介

numpy.frombuffer() 是一个 NumPy 函数，用于将任意对象转换为 NumPy 数组。它从缓冲区创建一个新的 1 维数组，该缓冲区通常是一个 buffer-like 对象，如字节字符串。可以通过设置 dtype 参数来指定所创建数组的数据类型。

语法

numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)

参数说明：

• buffer：缓冲区对象，可以是字节字符串或类似对象的缓冲区。
• dtype：返回数组的数据类型，默认为float。
• count：要从缓冲区中读取的项目数，默认为 -1，表示读取整个缓冲区。
• offset：缓冲区的起始位置偏移，默认为 0。

返回值

numpy.frombuffer() 函数返回一个新的 1 维数组。

示例

下面是一个使用 numpy.frombuffer() 函数的示例：

import numpy as np

buffer = b'Hello World'
arr = np.frombuffer(buffer, dtype='S1')
print(arr)

输出：

[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']

说明

在上面的示例中，我们从字节字符串 b'Hello World' 创建了一个新的 1 维数组。通过将 dtype 参数设置为 'S1'，我们指定了数组的数据类型为 1 字节的字符串。因此，输出结果是一个字符串数组，每个字符都被存储为一个单独的元素。

除了字节字符串，我们还可以使用其他 buffer-like 对象，如 ndarray、bytes、memoryview 等等，作为参数传递给 numpy.frombuffer() 函数。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='i4')
buffer = arr.tobytes()
new_arr = np.frombuffer(buffer, dtype='i4')
print(new_arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

在上述示例中，我们将一个 4 字节整数数组转换为字节字符串，并通过 numpy.frombuffer() 函数将其转换回原始整数数组。

注意事项

• numpy.frombuffer() 函数只是从缓冲区创建了一个新的数组对象，并不生成缓冲区的副本。因此，对返回的数组对象的修改也会修改原始缓冲区的内容。