numpy.frombuffer
-
numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0, *, like=None) -
Интерпретация буфера как одномерного массива.
- Параметры
-
-
bufferbuffer_like -
Объект, который предоставляет интерфейс буфера.
-
dtypedata-type, optional -
Тип данных возвращаемого массива; по умолчанию: float.
-
countint, optional -
Количество элементов для чтения.
-1означает все данные в буфере. -
offsetint, optional -
Начальный смещение для чтения буфера (в байтах); по умолчанию: 0.
-
likearray_like -
Объект-ссылка для создания массивов, которые не являются массивами NumPy. Если переданный в качестве
likeпохожий на массив объект поддерживает протокол__array_function__, результат будет определяться им. В этом случае это гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.Примечание
Ключевое слово
like— это экспериментальная функция, ожидающая принятия NEP 35.Новая в версии 1.20.0.
-
Примечания
Если буфер содержит данные, которые не в порядке байтов машины, это должно быть указано как часть типа данных, например:
>>> dt = np.dtype(int) >>> dt = dt.newbyteorder('>') >>> np.frombuffer(buf, dtype=dt)Данные результирующего массива не будут изменены в порядке байтов, но будут интерпретированы корректно.
Примеры
>>> 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)
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.frombuffer.html