python - numpy.getbuffer 和 numpy.frombuffer

Question

我正在努力思考 PEP3118 的 numpy 实现。缓冲区访问在 numpy 中究竟是如何工作的。

>>> p = numpy.getbuffer(numpy.arange(10))
>>> p
<read-write buffer for 0x1003e5b10, size -1, offset 0 at 0x1016ab4b0>
>>> numpy.frombuffer(p)
array([  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,
     1.48219694e-323,   1.97626258e-323,   2.47032823e-323,
     2.96439388e-323,   3.45845952e-323,   3.95252517e-323,
     4.44659081e-323])

所以我得到了意想不到的返回。我希望看到一个包含 0-9 中的 10 个元素的数组。不过，我可以进入数组并进行读/写。

>>> j = numpy.frombuffer(p)
>>> j
array([  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,
     1.48219694e-323,   1.97626258e-323,   2.47032823e-323,
     2.96439388e-323,   3.45845952e-323,   3.95252517e-323,
     4.44659081e-323])
>>> j += 1
>>> j
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

所以看起来缓冲区正在初始化为全零，然后我可以写入。我期望的功能是能够使用 getbuffer 将数组(使用 arange 或 asarray)直接构建到缓冲区。这不可能吗？

Answer 1

你有一个简单的 dtype 问题。您创建的缓冲区

np.getbuffer(np.arange(10))

有一个dtype=int，因为np.arange默认使用dtype=int。

然后，当您尝试读取您的缓冲区时

np.frombuffer(p)

您实际上使用的是 np.frombuffer 的 dtype=float 默认值。相反，使用

np.frombuffer(p, dtype=int)

等等，你得到了

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])