python 二进制文件 numpy_python / numpy生成的二进制文件由C读取
我在python中创建一个名为random_from_python_int.dat的5 * 7整数矩阵二进制文件,然后我从C读取这个二进制文件.不知何故,我无法得到正确的数字
这是我生成此矩阵的python代码：
import numpy as np
np.random.seed(10)
filename = "random_from_python_int.dat"
fileobj = open(filename, mode='wb')
b = np.random.randint(100, size=(5,7))
b.tofile(fileobj)
fileobj.close
这将生成一个矩阵
[ [ 9 15 64 28 89 93 29]
[ 8 73 0 40 36 16 11]
[ 54 88 62 33 72 78 49]
[ 51 54 77 69 13 25 13]
[ 92 86 30 30 89 12 65] ]
但是当我从下面的C代码中读到它时：
#include
#include
int main()
{
/* later changed 'double' to 'int', but that still had issues */
double randn[5][7];
char buff[256];
FILE *latfile;
sprintf(buff,"%s","random_from_python_int.dat");
latfile=fopen(buff,"r");
fread(&(randn[0][0]),sizeof(int),35,latfile);
fclose(latfile);
printf("\n %d %d %d %d %d %d %d",randn[0][0],randn[0][1],randn[0][2],randn[0][3],randn[0][4],randn[0][5],randn[0][6]);
printf("\n %d %d %d %d %d %d %d",randn[1][0],randn[1][1],randn[1][2],randn[1][3],randn[1][4],randn[1][5],randn[1][6]);
printf("\n %d %d %d %d %d %d %d",randn[2][0],randn[2][1],randn[2][2],randn[2][3],randn[2][4],randn[2][5],randn[2][6]);
printf("\n %d %d %d %d %d %d %d",randn[3][0],randn[3][1],randn[3][2],randn[3][3],randn[3][4],randn[3][5],randn[3][6]);
printf("\n %d %d %d %d %d %d %d\n",randn[4][0],randn[4][1],randn[4][2],randn[4][3],randn[4][4],randn[4][5],randn[4][6]);
}
它会给我(调整空格以避免在stackoverflow站点上滚动)：
28 15 64 93 29 -163754450 9
40 73 0 16 11 -163754450 8
33 88 62 17 91 -163754450 54
256 0 1830354560 0 4196011 -163754450 119
4197424 4197493 1826683808 4196128 2084711472 -163754450 12
我不确定是什么问题.我试过在python中编写一个浮点矩阵并在C中读取它为double,它工作正常.但是这个整数矩阵不起作用.
解决方法:
正如@tdube写的那样,你的问题的快速摘要是：你的numpy实现写入64位整数,而你的C代码读取32位整数.
至于更多细节,请继续阅读.
当您将整数作为二进制补码二进制数据进行写入和读取时,需要确保二进制数据的生成者和使用者的以下三个整数属性相同：整数大小,整数字节序,整数签名.
签署了numpy和C签名,所以我们在这里匹配.
这里的字节序不是问题,因为numpy和C程序都在同一台机器上,因此你可能有相同的字节序(不管它实际上是什么字节序).
但是,尺寸是个问题.
默认情况下,numpy.random.randint使用np.int作为其dtype. np.int的文档大小未知,但在您的系统上是64位.
numpy scalars reference列出了几个整数类型(非常不包括np.int),其中三个组合对于与numpy之外的程序进行稳健的接口很有意义：
# | numpy | C
---+----------+---------
1 | np.int32 | int32_t
2 | np.int64 | int64_t
3 | np.intc | int
如果您只是将基于numpy的软件连接到用于构建numpy的相同C环境,则使用(np.intc,int)对类型(来自案例3)看起来是安全的.
但是,由于以下原因,我强烈希望使用一种明确大小的类型(案例1和2)：
>在numpy和C中,整数的大小是绝对明显的.
>因此,您可以使用numpy生成的输出连接到使用不同C环境编译的程序,该环境可能具有不同的int大小.
>您甚至可以使用numpy生成的输出连接到用完全不同的语言编写的程序,或者在完全不同的机器上编译和运行.但是,您必须考虑不同机器方案的字节顺序.
标签：c-3,python,numpy,io,binary
来源： https://codeday.me/bug/20190727/1551298.html