arrayデータの16進パターン

numpyのarrayにはいくつかのメソッドがあります。

覚えておくとたまに便利になる機能がいくつかあります。
まず、tostringです。
動作確認しつつまとめてみます。

tostringメソッドは文字通り、arrayのデータをstringデータとして出力します。
数値を文字列に変換するわけではありません。
どういうときに使用するかというと、場合それぞれですが、
たとえば、シリアル通信やTCP/IP通信などで文字列として受け取ったデータを、数値として扱いたい場合などに使えます。
最近では、画像データの変換として使いました。


例を挙げます。

import numpy
x = numpy.arange(-3,3)

とするとxの中身は

array([-3, -2, -1,  0,  1,  2])

となります。
そこで、x

s = x.tostring()

とすると、sの中身は

'\xfd\xff\xff\xff\xfe\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00'

となり、16進のバイナリパターンが文字列として出力されています。
つまり、arangeで作成した段階で、4[byte](32bit)のint型として扱われ、リトルエンディアン方式で保管されているようです。

これを文字列として保存して、arrayとして戻すためには、

numpy.frombuffer( s, dtype=int )

とします。結果は、

array([-3, -2, -1,  0,  1,  2])

となります。
浮動小数点の場合はdtypeをfloatに指定します。
その他、32bitや64bit、または整数型か浮動小数点型か、符号有無などの細かい設定が必要な場合は、numpyの下に定義されている型を利用します。
たとえば

符号無整数
numpy.uint8
numpy.uint16
numpy.uint32
numpy.uint64

符号付整数
numpy.int8
numpy.int16
numpy.int32
numpy.int64

浮動小数点
numpy.float16
numpy.float32
...

複素数
numpy.complex
numpy.complex64
...

などです。



ちなみに、数値データをそれぞれ文字列に変換する場合は、いくつか方法がありますが、

a.astype( str )

とすればできます。
listとして出力するなら

map( str, a )

としてもよいかもしれません。
今度、それぞれの方法について処理時間などの比較をしてみます。



例で使用したnumpyは1.8.1 (python 2.6)を使用しています。