Python 通过重新解释原始字节从一种类型的numpy数组转换为另一种类型

有没有办法用numpy数组进行“重新解释_cast”？下面是一个例子：

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([105,79,196,53,151,176,59,202,249,0,207,6], dtype=np.uint8)
>>> np.fromstring(x.tostring(),'<h')
array([ 20329,  13764, -20329, -13765,    249,   1743], dtype=int16)

>>将numpy作为np导入
>>>x=np.array（[105,79196,53151176,59202249,0207,6]，dtype=np.uint8）
>>>np.fromstring（x.tostring（），“是）。当使用不同的数据类型创建数组时，将根据不同的数据类型重新解释基础数据（0和1）

In [85]: x.view('<i2')
Out[85]: array([ 20329,  13764, -20329, -13765,    249,   1743], dtype=int16)

[85]中的
：x.view（'