Python - 从二进制数据中读取2d数组

Question

我尝试使用Python从二进制文件中读取带有浮点数的二维数组。文件是用Fortran程序用big endian编写的（它是Weather Research and Forecast模型的中间文件）。我已经知道要读取的数组的维度大小（nx＆amp; ny）但作为Fortran和IDl程序员我完全迷失了，如何在Python中管理它。 （后来我想要可视化数组）。

1. 我应该使用struct.unpack或numpy.fromfile还是array module？
2. 我必须首先阅读一个矢量，然后重塑它吗？ （已经看到这个选项只适用于numpy-way）
3. 如何使用numpy定义2d数组？如何使用big-endian字节顺序定义要读取的dtype？
4. 是否存在数组排序（列或行方式）的问题？

Answer 1

每个子问题的简短答案：

1. 我认为array模块没有办法指定字节顺序。 在struct模块和Numpy之间，我认为Numpy更容易 使用，特别是对于类似Fortran的有序数组。
2. 就硬件而言，所有数据本质上都是一维的（磁盘， RAM等等，所以是重塑以获得2D表示 永远是必要的。使用numpy.fromfile重塑必须发生 明确地说，但是numpy.memmap提供了一种重塑的方法 更含蓄地。
3. 使用Numpy指定字节顺序的最简单方法是使用short type string，实际上与approach needed for the struct module非常相似。在Numpy中>f和>f4指定单个 精度和>d和>f8双精度大端浮动 点。
4. 您的二进制文件可以沿着行（C样）或沿着行走数组 列（Fortran-like）。无论哪一个，都必须考虑到这一点 帐户正确表示数据。 Numpy让这很简单 order和reshape（以及其他）的memmap关键字参数。

总而言之，代码可以是例如：

import numpy as np

filename = 'somethingsomething'

with open(filename, 'rb') as f:
    nx, ny = ...  # parse; advance file-pointer to data segment
    data = np.fromfile(f, dtype='>f8', count=nx*ny)
    array = np.reshape(data, [nx, ny], order='F')