将字节数组转换为 numpy 数组的最快方法

Question

我有一个字节数组，我想将其转换为bytearray的int16数组以执行 FFT 操作。 bytearray 来自 UDP 套接字，所以首先我使用 struct.unpack 将两个连续字节转换为int16 ，然后使用struct.unpack将其转换为np.asarray数组。

然而，目前的方法太慢了。 原始bytearray的长度为 1e6 字节，因此上述每个步骤（ struct.unpack和np.asarray ）需要 20 毫秒，总共需要 40 毫秒。 对于我的应用程序来说，这是一个相对较长的帧时间，所以我需要缩短一点。

目前，我正在这样做：

temp1 = self.data_buffer[0:FRAME_LEN_B]
self.temp_list = np.asarray(struct.unpack('h' * (len(temp1) // 2), temp1))

Answer 1

你可以试试np.frombuffer 。 这可以将任何支持缓冲区协议的 object （bytearray明确执行）包装到一个数组中：

arr = np.frombuffer(self.data_buffer, dtype=np.int16, size=FRAME_LEN_B // 2)

之后，您可以随心所欲地操作数组：切片、整形、转置等。

如果您的本机字节顺序与您从网络传入的字节顺序相反，您可以交换解释顺序而无需就地交换数据：

dt = np.dtype(np.int16)
dt.newbyteorder('>')
arr = np.frombuffer(self.data_buffer, dtype=dt, size=FRAME_LEN_B // 2)

如果订单是非本地的，则对数组的操作可能需要更长的时间，因为每次都必须即时交换数据。 因此，如果是这种情况，您可以提前就地更改字节顺序：

arr.byteswap(inplace=True)

这将覆盖原始数据包的内容。 如果要制作单独的副本，只需设置inplace=False ，这是默认设置。