Python numpy.recarray.tobytes的倒数

与之相反的是什么

>>将numpy作为np导入
>>>A=np.array（[（2848327759）]，dtype=[（'x'，'我想您需要，它将bytestring（或者更一般地说，任何支持的Python对象）解释为数组。默认情况下，它假定
dtype
为
np.float64
，但您可以指定特定的
dtype
，包括结构化的
dtype

>>> import numpy as np
>>> A = np.frombuffer(b"Cool", dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A
array([(28483, 27759)],
      dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

如果您想要可写的内容，请使用而不是
np.frombuffer
：

>>> A = np.fromstring(b"Cool", dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A["x"] = 23
>>> A
array([(23, 27759)],
      dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

记录数组与结构化数组非常相似，但有自己的
ndarray
子类，允许通过属性访问检索字段：

>>> B = np.rec.array(A)
>>> B.x
array([28483], dtype=uint16)

哦。听起来像是答案……就是这样！我一直在从字节中查找
，但什么也没找到。谢谢！
>>> A = np.fromstring(b"Cool", dtype=[('x','<u2'),('y','<u2')])
>>> A["x"] = 23
>>> A
array([(23, 27759)],
      dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

>>> np.rec.array(A)
rec.array([(28483, 27759)], 
          dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

>>> B = np.rec.array(A)
>>> B.x
array([28483], dtype=uint16)