Python 如何将字节对象分配给NumPy数组切片？

我想使用NumPy数组来高效地操作大字节数组。不幸的是，将

bytes

对象分配给NumPy数组的一部分并不像我预期的那样工作：

导入结构
将numpy作为np导入
数组=np.zero（10，dtype=np.uint8）
#将65535存储到前两个字节中
数组[0:2]=struct.pack（“您可以创建一个引用基础缓冲区的数组。这应该避免创建副本

array[:2] = memoryview(struct.pack('<H', 65535))
array
# array([255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0], dtype=uint8)

array[：2]=memoryview（struct.pack（‘根据
bytes
和
bytearray
都支持缓冲协议。所以肯定还有其他区别，可能是
numpy
实现本身？@ph4nt0m这里只是推测一下，我想原因是如果你传递一个字节字符串v/s a bytearray，numpy会尝试根据一种字符编码方案。而在字节数组中，字节是分开解释的。我猜。
array[0:2] = bytearray(struct.pack('<H', 65535)) # works

array[:2] = memoryview(struct.pack('<H', 65535))
array
# array([255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0], dtype=uint8)