Python：將整數字符串解包為復數

Question

有沒有更快的方法將整數緩沖區讀取到復數數組？

這很好用（如果緩沖區帶有浮點數）：

import numpy, struct
binary_string = struct.pack('2f', 1,2)
print numpy.frombuffer(binary_string, dtype=numpy.complex64)
# [ 1. + 2.j]

但是，如果讀取的緩沖區帶有整數，則會出現問題：

import numpy, struct
binary_string = struct.pack('2i', 1,2)
print numpy.frombuffer(binary_string, dtype=numpy.complex64)
# [  1.40129846e-45 +2.80259693e-45j]

所以，除了切片，我找不到任何更快的方法來轉換它：

import numpy, struct
#for int32
binary_string = struct.pack('2i', 1,2)
ints = numpy.frombuffer(binary_string, dtype=numpy.int32)
print ints[::2] + 1j*ints[1::2]
# [ 1. + 2.j]

#for int16
binary_string = struct.pack('2H', 1,2)
ints = numpy.frombuffer(binary_string, dtype=numpy.int16)
print ints[::2] + 1j*ints[1::2]
# [ 1. + 2.j]

另外，是否存在“帶整數的復數”數據類型，因此結果可能類似於：

[1 + 2j]

謝謝。

Answer 1

對於包含4字節整數的字符串，可以使用：

In [35]: np.frombuffer(struct.pack('2i', 1,2), dtype='i4').astype(np.float32).view(np.complex64)
Out[35]: array([ 1.+2.j], dtype=complex64)

對於包含2字節整數的字符串，可以使用：

In [34]: np.frombuffer(struct.pack('2H', 1,2), dtype='i2').astype(np.float32).view(np.complex64)
Out[34]: array([ 1.+2.j], dtype=complex64)

這里的想法是讓np.frombuffer使用適合於字符串的整數np.frombuffer讀取字符串。 然后使用astype保留整數值，但將基礎表示形式更改為float32 。 然后使用view將基礎數據重新解釋為complex64 （因此，每兩個float32都被視為一個complex64 ）。