numpy.frombuffer#

numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0, *, like=None)#

将缓冲区解释为一维数组。

参数：
bufferbuffer_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：float。

countint，可选

要读取的项目数。-1 表示缓冲区中的所有数据。

offsetint，可选

从此偏移量（以字节为单位）开始读取缓冲区；默认值：0。

likearray_like，可选

参考对象，允许创建非 NumPy 数组的数组。如果作为 like 传入的类数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由其定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的对象兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中的新功能。

返回：
outndarray

另请参见

ndarray.tobytes

此操作的逆操作，从数组中的原始数据字节构造 Python 字节。

备注

如果缓冲区具有并非按机器字节序排列的数据，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进行字节交换，但会正确解释。

此函数创建对原始对象的视图。这通常是安全的，但在原始对象可变或不可信时，复制结果可能更有意义。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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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