如何使用python中的struct库将一个double打包成两个uint32'；s

这就是我想做的： 我有一个double，我需要将它打包成二进制数据，然后获取上面的四个字节，并将它们存储到uint32中（这与设备驱动程序有关）

我已经用浮点数做过了：

import struct
import numpy as np
tmp = struct.pack('<f',float(datatobeconverted))
dataout = np.uint32(struct.unpack('<I',tmp))

导入结构
将numpy作为np导入
tmp=struct.pack（“您只是在切片
tmp
错误

>>> dataout0 = np.uint32(struct.unpack('<I',tmp[0:3]))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
struct.error: unpack requires a string argument of length 4
>>> 

左边界包括在内，因此您可以对两个滑动使用相同的值（此处为
4
）（右边界排除概念的优点之一，帮助您避免一个错误）

几十年前，我在Koenig仍然很棒的书《C陷阱和陷阱》中第一次遇到了这个原则，从那时起，我就一直遵循着这个原则——这个原则的一贯采用是我第一眼看到Python时所热爱的一部分：-）

（我相信在
pandas
框架上的某种切片是这一原则在广泛使用的Python库中的一个例外——这也是为什么我不能全身心投入
pandas
…但是，那是另一个故事！-）。
解包
创建了一个元组，您需要解包或索引来获取单个值，即使您只是解包单个值。您可以使用对
解包的单个调用来同时获取这两个值

tmp = struct.pack('<d',double(datatobeconverted))
data0, data1 = struct.unpack('<II',tmp)
dataout0, dataout1 = np.uint32(data0), np.uint32(data1)

tmp=struct.pack（'
np.dtype
可以执行相同类型的重新打包

np.array(struct.unpack('II', struct.pack('d', double(np.pi))), dtype='uint')
# array([1413754136, 1074340347], dtype=uint32)

dt1 = np.dtype((double, {'a':(np.uint32,0),'b':(np.uint32,4)}))
np.array([np.pi], dtype=dt1)[['a','b']]
# array([(1413754136L, 1074340347L)], dtype=[('a', '<u4'), ('b', '<u4')])

np.array（struct.unpack（'II'，struct.pack（'d'，double（np.pi））），dtype='uint'）
#数组（[1413754136，1074340347]，dtype=uint32）
dt1=np.dtype（（double，{'a'：（np.uint32,0），'b'：（np.uint32,4）}））
数组（[np.pi]，dtype=dt1）[[a'，'b']
#数组（[（1413754136L，1074340347L）]，dtype=[（'a'，”而不是说“它不工作”，向我们显示错误消息。如果您对计算机体系结构有更好的了解，您可能不会认为
struct
存储数据的方式很愚蠢。
>>> dataout1 = np.uint32(struct.unpack('<I',tmp[4:]))

tmp = struct.pack('<d',double(datatobeconverted))
data0, data1 = struct.unpack('<II',tmp)
dataout0, dataout1 = np.uint32(data0), np.uint32(data1)

np.array(struct.unpack('II', struct.pack('d', double(np.pi))), dtype='uint')
# array([1413754136, 1074340347], dtype=uint32)

dt1 = np.dtype((double, {'a':(np.uint32,0),'b':(np.uint32,4)}))
np.array([np.pi], dtype=dt1)[['a','b']]
# array([(1413754136L, 1074340347L)], dtype=[('a', '<u4'), ('b', '<u4')])