什么是>；i2数据类型Python

我有一些数据文件是数组的数组…例如：

[[142 132 138 ..., 130 128 129]
[137 134 135 ..., 124 117 124]
[127 138 131 ..., 131 131 127]
..., 
[129 131 136 ..., 123 130 117]
[134 141 133 ..., 133 124 121]
[133 138 136 ..., 131 122   0]]

此文件具有2.8 MiB和类型

>i2

。。文件是fits，我知道它的类型是

int16

，但是

>i2在Python中是什么意思

如何将此数据文件转换为
float

所以我有三个数据拟合文件，暗框，平场和图像。我需要创建图像校正。我需要将这些数据文件转换为
float
，并进行一些操作（数据文件值的除法和差分），然后将结果转换为原始数据类型
int

我创建了进行更正的脚本，但我有一个问题，即结果更正图像有6.3 MiB，而没有2.8 MiB：

import numpy as np
import pyfits
from matplotlib import pyplot as plt
import glob


dark=glob.glob('.../ha/dark/*.fits')
flat=glob.glob('.../ha/flat/*.fits')
img=glob.glob('.../ha/*.fits')

sumd0 = pyfits.open(dark[0])
sumdd=sumd0[0].data
sumdd.astype(float)
for i in range(1,len(dark)):
     sumdi=pyfits.open(dark[i])
     sumdi=sumdi[0].data
     sumdd=sumdd.astype(float)+sumdi.astype(float)
dd=sumdd/len(dark)

sumf0 = pyfits.open(flat[0])
sumff=sumf0[0].data
sumff.astype(float)
for i in range(1,len(flat)):
     sumfi=pyfits.open(flat[i])
     sumfi=sumfi[0].data
     sumff=sumff.astype(float)+sumfi.astype(float)

ff=sumff/len(flat)

df=(ff-dd)

for n in range(len(img)):
    with pyfits.open(img[n],mode='update',memmap=True) as im:
        imgg=im[0].data
        header=im[0].header
        imgg.astype(float)
        imgg=(imgg-dd)/df
        imgg.astype(int)
plt.imshow(imgg,cmap=plt.cm.Greys_r,vmin=0.5,vmax=1.5)
plt.show()

从

请注意上面的数组数据类型>i2。>表示“big-endian”（<是little-endian），i2表示“有符号2字节整数”。例如，如果我们的数据表示一个无符号的4字节小尾端整数，那么数据类型字符串将
文档中列出了类型说明符。
OK…但是我如何从我的数据类型float中获取呢？我只是想。当我使用data.astype（float）然后打印数据时，astype（float）和我将数组从i2转换为floatNothing…这是因为您没有更改原始数组，
print（data.astype）（float））
您将看到它返回一个副本，请尝试
data=data.astype（float，copy=False）
我在sumdd=sumdd中得到了错误第14行。astype（float，copy=False）TypeError:astype（）不接受关键字参数
>>> import numpy as np
>>> big_end_arr = np.ndarray(shape=(2,),dtype='>i2', buffer=big_end_str)
>>> big_end_arr[0]
1
>>> big_end_arr[1]
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