从十六进制字符串构造一个 Numpy 数组答案

【问题标题】：Construct a Numpy array from a hexadecimal string从十六进制字符串构造一个 Numpy 数组
【发布时间】：2020-04-01 11:22:42
【问题描述】：

我有一个十六进制字符串"89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49" 具体来说这将包含图像的数据。

我想将其转换为 Numpy 数组，或者可能从所述数据重建 OpenCV 图像。

还将提供宽度和高度，因此 Numpy 数组的尺寸是已知的。

如何从上面的字符串构造一个 Numpy 数组？

【问题讨论】：

np.array([int(x, 16) for x in "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49".split("-")])
以上字符串的尺寸是多少？
@PatrickArtner 这是一个函数，因此将在运行时提供尺寸。它将构造一个以行和列为高度和宽度的二维数组。

标签： python numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

我们可以使用np.fromiter，并使用int 中的base 参数将各个字符串转换为十六进制，然后使用np.fromiter 中的dtype 参数转换为整数类型：

s = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"

np.fromiter((int(x, 16) for x in s.split('-')), dtype=np.int32)
# array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73])

【讨论】：

【解决方案2】：

import numpy as np
arr = np.array([int(x, 16) for x in "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49".split("-")])
print(arr)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以通过破折号split 字符串并将单个base-16 数字转换为int。

>>> import numpy as np
>>> hext_str = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"
>>> np.array([int(x, 16) for x in hex_str.split("-")])
array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73])

假设(n, m) 是您可以在.reshape((n, m)) 方法np.array 的结果上使用的图像尺寸。

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用list comprehension 和内置的int 模块将拆分后的字符串从十六进制转换为十进制：

import numpy as np

hex_string = '89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49'
np.array([int(x, base=16) for x in hex_string.split('-')])

【讨论】：

【解决方案5】：

如果关注内存效率，十六进制数中的两个数字对应于一个无符号的 8 位整数（即 0 到 255 之间的数字）。

要返回原始字符串，您可以使用format(number, '02x')（零填充的 2 长度十六进制数字字符串）

hex_str = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"
arr = np.fromiter((int(x, 16) for x in hex_str.split('-')), dtype=np.uint8)
# array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73],
      dtype=uint8)

该数组只占用 13 个字节的空间，而整数的默认数组类型 (np.int64) 占用 104 个字节。

Once 可以通过以下方式将其恢复为原始字符串形式：

hex_str = '-'.join((format(x, '02x') for x in arr)).upper()

【讨论】：