Python 将float32数据类型的numpy数组转换为十六进制格式

我想在Python3中将一个numpy数组（float32数据类型）转换为其等效的十六进制格式

这是我尝试过的实现，但似乎不起作用：

import numpy as np
np.set_printoptions(formatter={'float':hex})
np.array([1.2,3.4,2.6,2.1], dtype = np.float32)

---

Python的

float

类型有一个内置的

.hex（）

方法。在格式化程序中，可以使用lambda首先将值强制转换为

float

，然后调用

.hex（）

：

对于以下阵列：

arr = np.array([1.2,3.4,2.6,2.1], dtype = np.float32)
print(arr)

输出为：

[0x1.3333340000000p+0 0x1.b333340000000p+1 0x1.4ccccc0000000p+1
 0x1.0ccccc0000000p+1]

“float.hex（）”

方法用于将浮点数转换为其十六进制值。类似地，我们可以使用

'float.fromhex（）'

方法将十六进制字符串值转换为其浮点表示形式

'hex（）'

是一个实例方法，而

'fromhex（）'

是一个类方法

下面是帮助您的代码

#define numpy array
np_arr = np.array([1.2,3.4,2.6,2.1,15,10], dtype = np.float32)

#convert numpy array to hex
np_arr_hex = np.array([float.hex(float(x)) for x in np_arr])

#back to float with upto 4 decimal places
np_arr_float = np.array([round(float.fromhex(x),1) for x in np_arr_hex])

#print both arrays
np_arr_hex,np_arr_float

输出：

np_arr_hex

(array(['0x1.3333340000000p+0', '0x1.b333340000000p+1',
    '0x1.4ccccc0000000p+1', '0x1.0ccccc0000000p+1',
    '0x1.e000000000000p+3', '0x1.4000000000000p+3'], dtype='<U20')

---

创建包含十六进制值的新列表效率低下，在这里是不必要的。OP只想更改现有列表的格式以便于显示。如果需要，只需添加“fromhex（）”。我指的是第一个数组，

np\u arr\u hex

。根本不需要创建它。原始数组可以使用

np.set\u printoptions（）

直接格式化为十六进制。

(array(['0x1.3333340000000p+0', '0x1.b333340000000p+1',
    '0x1.4ccccc0000000p+1', '0x1.0ccccc0000000p+1',
    '0x1.e000000000000p+3', '0x1.4000000000000p+3'], dtype='<U20')

array([ 1.2,  3.4,  2.6,  2.1, 15. , 10. ]))