Байт-сворачивание в NumPy

Большой конец:Этот способ хранения данных означает, что высокие байты данных хранятся в низких адресах памяти, а низкие байты данных хранятся в высоких адресах памяти. Such a storage mode is somewhat similar to treating data as a string in order: the address increases from small to large, and data is placed from high to low; this is consistent with our reading habits.

Малый конец:Этот способ хранения данных означает, что высокие байты данных хранятся в высоких адресах памяти, а низкие байты данных хранятся в низких адресах памяти. Such a storage mode effectively combines the address and bit weight of data, with higher weight for the high address part and lower weight for the low address part.

Например, в языке программирования C переменная типа int с адресом 0x100, так что выражение &x имеет значение 0x100. И четыре байта переменной x будут храниться в памяти по адресам 0x100, 0x101, 0x102, 0x103.

numpy.ndarray.byteswap()

Функция numpy.ndarray.byteswap() производит конверсию байтов大小的 каждого элемента ndarray.

　import numpy as np　
　a = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)　
　print('Наш массив:')
　print(a)
　print('Представление данных в памяти в шестнадцатеричном формате:')
　print(map(hex, a))
　# Функция byteswap() через传入 True выполняет местную сворачку　
　print('Вызов функции byteswap():')
　print(a.byteswap(True))
　print('Формат шестнадцатеричной системы:')
　print(map(hex, a))
　# Мы видим, что байты уже сворачены

　Наш массив:
　[ 1 256 8755]
　Представление данных в памяти в шестнадцатеричном формате:
　<map object at 0x104acb400>
　Вызов функции byteswap():
　[ 256 1 13090]
　Формат шестнадцатеричной системы:
　<map object at 0x104acb3c8>