Python 问题当我将np数组写入二进制文件时，新文件只有原始文件的一半

我试图删除原始文件的前24行，因此我打开了原始原始文件（我们称之为raw1.raw）并将其转换为nparray，然后初始化了一个新数组并删除了前24行，但在将新数组写入新的二进制文件（raw2.raw）后，我发现raw2仅为15.2mb，而原始文件raw1.raw类似于30.6mb，我的代码：

import numpy as np
import imageio
import rawpy
import cv2


def ave():
    
    fd = open('raw1.raw', 'rb')
    rows = 3000 #around 3000, not the real rows
    cols = 5100 #around 5100, not the real cols
    f = np.fromfile(fd, dtype=np.uint8,count=rows*cols)
    I_array = f.reshape((rows, cols)) #notice row, column format
    #print(I_array)
   
    fd.close()

    im = np.zeros((rows - 24 , cols))
    for i in range (len(I_array) - 24):
        for j in range(len(I_array[i])):
            im[i][j] = I_array[i + 24][j]
            
    #print(im)

    newFile = open("raw2.raw", "wb")
    
    im.astype('uint8').tofile(newFile)
    newFile.close()


if __name__ == "__main__":
    ave()

---

在写入二进制文件时，我尝试使用im.astype（'uint16'），但如果使用uint16，则该值将是错误的。

您的“raw1.raw”文件中肯定有更多未使用的数据。您确定该文件不是使用“uint16”数据创建的，而您只是将前半部分作为“uint8”数据取出吗？我刚刚检查了随机数据的写入情况

import os, numpy as np

x = np.random.randint(0,256,size=(3000,5100),dtype='uint8')
x.tofile(open('testfile.raw','w'))
print(os.stat('testfile.raw').st_size) #I get 15.3MB. 

因此，对于3000×5100的硬盘，“uint8”显然占用了15.3MB的空间。我不知道你是怎么得到30+的

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只是补充说明一下。您是否意识到，dtype只不过是更改数据的“视图”而已？它不会影响存储在内存中的实际数据。这也适用于从文件读取的数据。例如：

import numpy as np

#The way to understand x, is that x is taking 12 bytes in memory and using
#that information to hold 3 values. The first 4 bytes are the first value, 
#the second 4 bytes are the second, etc. 
x = np.array([1,2,3],dtype='uint32') 

#Change x to display those 12 bytes at 6 different values. Doing this does
#NOT change the data that the array is holding. You are only changing the 
#'view' of the data. 
x.dtype = 'uint16'
print(x)

通常（很少有特殊情况），更改数据类型不会更改基础数据。但是，转换函数.astype（）确实会更改基础数据。如果有任何12字节的数组被视为“int32”，则running.astype（'uint8'）将获取每个条目（4字节），并将其转换为一个uint8条目（1字节）。对于3个条目，新数组将只有3个字节。你可以随便看看：

x = np.array([1,2,3],dtype='uint32')
print(x.tobytes())
y = x.astype('uint8')
print(y.tobytes())

所以，当我们说一个文件是30mb时，我们的意思是这个文件（减去一些头信息）是30000000字节，这正是uint8s。1 uint8是1字节。如果任何阵列具有6000by5100uint8s（字节），则该阵列在内存中具有30600000字节的信息

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同样，如果您读取一个文件（与文件无关）并写入np.fromfile（，dtype=np.uint8，count=15_300_000），那么您告诉python精确读取15_300_000字节（同样，1字节是1 uint8）的信息（15mb）。如果您的文件是100mb、40mb，甚至是30mb，这将是完全不相关的，因为您告诉python只读取前15mb的数据。

与您的问题无关，但您可以执行

im=I_array[24:，：]

删除前24行。是的，但它们是相同的，我感到困惑的是文件大小。我的意思是原始文件是30+mb，在我用uint 8打开它并写入新的二进制文件后，它变成了15mb。但是如果你打开15mb文件并读取3000B5100 uint8，那么你一定只读取了文件的一半。我的意思是30mb而不是15MB不，文件正好是3000*5100，我只是以uint8的形式读取，我不知道值的原始类型，但我尝试使用uint16，输出的大小是正确的，但像素的值是错误的，我真的很困惑。我不知道该告诉你什么。我对你的文件一无所知，也不知道它是怎么写的。你运行我上面的代码了吗？如果文件是3000by5100uint8s，您可以清楚地看到它应该是15mb。您的文件显然有30mb的数据，即30000000字节，大约是6000by5100uint8s（30600000字节）。我不知道如何用其他方式来解释。