NumPy 字节交换
在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序,是跨越多字节的程序对象的存储规则。
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大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放;这和我们的阅读习惯一致。
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小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低。
例如在 C 语言中,一个类型为 int 的变量 x 地址为 0x100,那么其对应地址表达式&x的值为 0x100。且x的四个字节将被存储在存储器的 0x100, 0x101, 0x102, 0x103位置。
numpy.ndarray.byteswap()
numpy.ndarray.byteswap() 函数将 ndarray 中每个元素中的字节进行大小端转换。
实例
import numpy as np
a = np.array([1, 256, 8755], dtype = np.int16)
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('以十六进制表示内存中的数据:')
print (map(hex,a))
# byteswap() 函数通过传入 true 来原地交换
print ('调用 byteswap() 函数:')
print (a.byteswap(True))
print ('十六进制形式:')
print (map(hex,a))
# 我们可以看到字节已经交换了
输出结果为:
我们的数组是: [ 1 256 8755] 以十六进制表示内存中的数据: <map object at 0x104acb400> 调用 byteswap() 函数: [ 256 1 13090] 十六进制形式: <map object at 0x104acb3c8>
入门机器学习的小菜鸡
277***277@qq.com
上面的实例不够明显,我的代码如下:
输出结果为:
可以看到对于数组中每个元素,都是 np.int16 类型,故有 2 个字节,可以发现高字节与低字节发生调换。
入门机器学习的小菜鸡
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