PYTHON：如何正確處理np.fromfile（二進制格式）之后的數據類型？

Question

使用np.fromfile和np.memmap從任何二進制文件讀取數據后，分配的數據類型遇到各種問題。

我正在閱讀以下內容：

openfile = open(mypath,'rb')
openfile.seek(start_byte)
myvalue = np.fromfile(openfile, dtype = np.uint64, count=1)

print myvalue

返回：

myvalue = [1234]

myvalue有8個字節，被解釋為ndarray，但我只想使用uint64值作為索引。

1）如何防止np.fromfile寫入ndarray？

如果我正在嘗試： myvalue = myvalue[0] myvalue完全丟失了它的數據類型。

2）為什么在我訪問第一個時， myvalue丟失其數據類型

我必須對我的數組做類似的事情：

data.extend([myvalue for l in range(myvalue)])

嘗試再次分配數據類型： myvalue = myvalue[0].astype(np.uint64) 。 現在我得到：

self.data_array[count:count+myvalue,0] = data[count:count+myvalue]   
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

3）這是怎么回事？

如果我將myvalue分配為： myvalue = myvalue[0].astype(np.int32)數據解釋錯誤，我得到： -35566848567等。

4）為什么由於讀入 myvalue = myvalue[0].astype(np.int32) 后，程序仍會錯誤地解釋 myvalue = myvalue[0].astype(np.int32)
不是 myvalue = myvalue[0].astype(np.uint64)

Answer 1

原諒可能的非答案，但以這種方式發布代碼更容易...

您為什么認為myvalue丟失其類型信息？ 當我在這里嘗試（Python 2.7）時，它沒有這樣做：

>>> myvalue = np.array([1234], np.uint64)
>>> myvalue = myvalue[0]
>>> type(myvalue)
<type 'numpy.uint64'>

Answer 2

在其文檔中有關於使用fromfile的警告：

注意事項-----不要依賴於tofile和fromfile的組合來進行數據存儲，因為生成的二進制文件不是平台無關的。 特別是，不保存字節順序或數據類型信息。 可以使用save和load來以獨立於平台的.npy格式存儲數據。