Question

我现在试图找出如何从base64数据中恢复numpy数组。这个问题和答案表明它是可能的：Reading numpy arrays outside of Python但是没有给出一个例子。

使用下面的代码作为示例，如果我知道dtype和数组的形状，如何从base64数据中获取Numpy数组？

import base64
import numpy as np

t = np.arange(25, dtype=np.float64)
s = base64.b64encode(t)
r = base64.decodestring(s)
q = ?????

我想要一个python语句将q设置为dtype float64的numpy数组，因此结果是一个与t相同的数组。这就是数组编码和解码的结果：

>>> t = np.arange(25,dtype=np.float64)
>>> t
array([  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,
    11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,
    22.,  23.,  24.])
>>> s=base64.b64encode(t)
>>> s
'AAAAAAAAAAAAAAAAAADwPwAAAAAAAABAAAAAAAAACEAAAAAAAAAQQAAAAAAAABRAAAAAAAAAGEAAAAAAAAAcQAAAAAAAACBAAAAAAAAAIkAAAAAAAAAkQAAAAAAAACZAAAAAAAAAKEAAAAAAAAAqQAAAAAAAACxAAAAAAAAALkAAAAAAAAAwQAAAAAAAADFAAAAAAAAAMkAAAAAAAAAzQAAAAAAAADRAAAAAAAAANUAAAAAAAAA2QAAAAAAAADdAAAAAAAAAOEA='
>>> r = base64.decodestring(s)
>>> r
'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x14@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c@\x00\x00\x00\x00\x00\x00 @\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00&@\x00\x00\x00\x00\x00\x00(@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x003@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@'
>>> q = np.array( ????

我问的原因是因为我正在开发一个项目，我希望在由django支持的应用程序中将大量Numpy数组存储在MySQL数据库中。

使用此django代码段，我可以将base64数据存储在文本字段中：http://djangosnippets.org/snippets/1669/

我想将数组作为base64写入数据库，而不是将数组转换为unicode字符串。

感谢您的帮助。

Answer 1

import base64
import numpy as np

t = np.arange(25, dtype=np.float64)
s = base64.b64encode(t)
r = base64.decodebytes(s)
q = np.frombuffer(r, dtype=np.float64)

print(np.allclose(q, t))
# True

Answer 2

下面的代码将其编码为 base64。它将处理任何类型/大小的 numpy 数组，而无需记住它是什么。它还可以处理其他可以被酸洗的任意对象。

import numpy as np
import pickle
import codecs

obj = np.random.normal(size=(10, 10))
obj_base64string = codecs.encode(pickle.dumps(obj, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL), "base64").decode('latin1')
obj_reconstituted = pickle.loads(codecs.decode(obj_base64string.encode('latin1'), "base64"))

如果你只想要原始字节，你可以删除 .decode('latin1') 和 .encode('latin1') 。

Numpy Array到base64并返回到Numpy Array - Python

2 个答案: