Python轻巧的解决方案用于打字浮点(64)为字节

Question

我想在显示浮点值（或在内存中更连续的）显示原始字节时具有非常简单的解决方案。在我的理解中，这被命名为键入（读取字节中的内存值）不要被误解为铸造（阅读值和解释字节）。

最简单的测试似乎是：

import numpy
a=3.14159265
print(a.hex())
# Returns 0x1.921fb53c8d4f1p+1
b=numpy.array(a)
print(b.tobytes())
# returns b'xf1xd4xc8Sxfb!t@'
# expected is something like 'F1' 'D4' 'C8' '53' 'FB' '21' '09' '40'

，但是方法hex（）返回了对十六进制中IEEE浮点代表的解释。第二种方法显示了四个十六进制字节标记x，但我想知道float64应该读取8个字节。此外，我想知道其他角色。
我很好的旧简单c我只需在float的存储器地址上使用一个未签名的int指针，并从该无符号int" array"（pointer。）
上打印8个值来实现。我知道，我可以在Python中使用C-但是还有其他简单的解决方案吗？
也许很感兴趣：我需要该功能来将许多大型浮动向量保存到数据库中。

我认为，可以在正确解释六角字节的正确解释中找到类似的问题，将其转换为浮动读数（如果可能的话）（可显示字符），它们不会在 x -form中打印。我该如何更改？

Answer 1

您可以使用内置模块struct为此。如果您的python 3.5或更高版本：

import struct
struct.pack('d', a).hex()

它给出：

'f1d4c853fb210940'

如果您的Python大于3.5：

import binascii
binascii.hexlify(struct.pack('d', a))

或：

hex(struct.unpack('>Q', struct.pack('d', a))[0])

如果您有一系列浮子，并且想使用numpy：

import numpy as np
np.set_printoptions(formatter={'int':hex})
np.array([a]).view('u8')