Python 中 Matlab 的 typecast 函数相当于什么？ 在朱莉娅？这里给出了 Matlab 的类型转换函数的描述：typecast
示例，在 Matlab 中
X = uint32([1 255 256])
X =
1 255 256
Y = typecast(X, 'uint8') # little endian
Y =
1 0 0 0 255 0 0 0 0 1 0 0
谢谢
请注意：我不是在寻找 Matlab 的 cast 函数的 R/Python/Julia 等效物（例如，我不是在找 as.integer ，as.character 在 R 中）
编辑：
感谢您对Julia/R/Python的回答。StackOverflow允许我选择一个答案，但我对所有答案都投了赞成票。
在 Julia 中，你正在寻找重新解释：
julia> X = Uint32[1,255,256]
3-element Array{Uint32,1}:
0x00000001
0x000000ff
0x00000100
julia> Y = reinterpret(Uint8,X)
12-element Array{Uint8,1}:
0x01
0x00
0x00
0x00
0xff
0x00
0x00
0x00
0x00
0x01
0x00
0x00
但请注意，对于矩阵，即使第一个维度是单例，您也需要指定结果维度（因为您想要 4x3 还是 1x12 数组是不明确的）：
julia> X = Uint32[1 255 256]
1x3 Array{Uint32,2}:
0x00000001 0x000000ff 0x00000100
julia> Y = reinterpret(Uint8,X) # This won't work
ERROR: result shape not specified
julia> Y = reinterpret(Uint8,X,(1,12))
1x12 Array{Uint8,2}:
0x01 0x00 0x00 0x00 0xff 0x00 0x00 0x00 0x00 0x01 0x00 0x00
在 R 中，可以将对象写入原始二进制连接并返回字节向量。这将为你提供等效的uint8输出示例：
> X=c(1,255,256)
> mode(X)
[1] "numeric"
这里重要的是存储模式，而不是模式。因此，我们将其设置为整数 - 相当于 uint32，即每个整数 4 个字节：
> storage.mode(X)
[1] "double"
> storage.mode(X)="integer"
现在我们可以使用 writeBin .第二个参数是任意的原始向量，因此我们创建一个长度为零的临时参数。我们只关心返回值：
> Xraw = writeBin(X,raw(0))
> Xraw
[1] 01 00 00 00 ff 00 00 00 00 01 00 00
使用readBin执行反向操作：
> readBin(Xraw,"int",n=3)
[1] 1 255 256
将前 8 个字节解压缩为双精度：
> Xdoub = readBin(Xraw,"double",n=1)
> Xdoub
[1] 5.411089e-312
显然是一个无稽之谈的价值。但是让我们检查一下前 8 个字节是否相同：
> writeBin(Xdoub,raw(0))
[1] 01 00 00 00 ff 00 00 00
实际上并不具有所有 C 级别类型，因此如果您需要任何东西，您可以从原始字节构建它，或者编写一些 C 代码以与 R 函数链接。
Python/Numpy：
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,255,256], dtype=np.int32)
>>> y = x.view(np.uint8)
（您可以类似地更改x本身的类型：x.dtype = np.uint8 ）。
输出：
>>> x
array([ 1, 255, 256])
>>> y
array([ 1, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=uint8)
请注意，y 是就地重新解释的x视图，因此y的任何更改都将反映在x中：
>>> y[:] = 255
>>> x
array([-1, -1, -1])
马特实验室
下面是等效的 MATLAB 输出：
>> x = int32([1,2,3])
x =
1 2 3
>> y = typecast(x, 'uint8')
y =
1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0
>> y(:) = 255
y =
255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255
>> xx = typecast(y, 'int32')
xx =
-1 -1 -1
如果您希望在不创建深层副本的情况下进行类型转换，请参阅typecastx MEX 函数（它使用未记录的功能来创建共享数据副本）。
请注意，MATLAB使用饱和算法，取消链接具有模块化算法的Python：
Python/Numpy
# wraps around the other end
>>> np.array(257, dtype=np.uint8)
array(1, dtype=uint8)
马特实验室
% saturates at the maximum
>> uint8(257)
ans =
255