![](/img/trans.png)
[英]Converting Hexadecimal character of string to normal characters in python
[英]Converting a hexadecimal character to an int in Python
要直接从 Python 字符串获取 NumPy 数组,您可以使用
s = "\xff\x03"
a = numpy.frombuffer(s, numpy.uint8)
要获取列表,您可以使用
a = map(ord, s)
Python 2.6 或更高版本中的列表的替代方法是使用bytesarray(s)
。
尝试这样的事情:
a = '\xff'
print int(a.encode('hex'), 16)
255
编辑:对不起,以前的版本有一个错误 - 解码而不是编码。 这行得通。
编辑2:正如评论者指出的那样,我实际上误读了这个问题。 这可能已经很明显了,但如果有人发现它有帮助,常规的 python 列表解决方案将是:
>>> a = '\xff\xfe'
>>> [str(ord(char)) for char in a]
['255', '254']
>>> ' '.join([str(ord(char)) for char in a])
'255 254'
这是一种处理具有可变长度子字符串的十六进制字符串的通用方法,例如:
s = '5b1\n5\n3ad44'
以下代码通过向量化在 2 秒内(在 MacBook 上)将具有 300 万个可变长度十六进制子字符串的字符串转换为 numpy integer 数组:
import numpy as np, pandas as pd, cStringIO
s = ('5b1\n5\n3ad44\n' * 1000000)[:-1] # 3m item hex string (variable element length)
# change hex to 2 digit decimal
for i in range(0,9): s = s.replace(str(i),'0' + str(i))
for i in [['a','10'],['b','11'],['c','12'],['d','13'],['e','14'],['f','15']]:
s = s.replace(i[0],i[1])
# read string into numpy
n = np.array(pd.read_csv(cStringIO.StringIO(s), header=None)[[0]]).astype('int64')
# fix base
n = (n % 100) + 16 * ((n % 10000)/100) + 256 * ((n % 1000000)/10000) + 4096 * ((n % 100000000)/1000000) + 65536 * ((n % 10000000000)/100000000)
n[0:3] # confirm correct transformation to [1457, 5, 240964]
是的, \xff
是以字节为单位的十六进制值的打印表示。 但是int()
不适用于字节的十六进制表示,而是数字的字符串表示。 base-16 世界中的数字是“13”或“ab”或“ff”。 因此(但仍然很有趣), int('ff',16)
工作正常。 如果你想 go 那条路线,你需要去掉'\x':-)。
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.