将16位整数转换为32位浮点数

Question

我正在尝试将一部分用另一种语言编写的代码（一个名为Igor Pro的晦涩语言，对于那些听说过它的人来说）移植到Python。

在这段代码中，有一个数据类型的转换，从16位整数（从16位大端二进制文件中读取）转换为单精度（32位）浮点数。在这个程序中，转换如下：

带符号的16位整数：

print tmp
tmp[0]={-24160,18597,-24160,18597,-24160}

转换为32位浮点数：

Redimension/S/E=1 tmp
print tmp
tmp[0]={339213,339213,5.79801e-41,0,0}

/S 标志/选项表示 tmp 的数据类型应为 float32 而不是 int16。然而，我认为重要的标志/选项是 /E=1，它被称为“强制重新整形而不转换或移动数据”。

在 Python 中，转换如下：

>>> tmp[:5]
array([-24160,  18597, -24160,  18597, -24160], dtype=int16)

>>> tmp.astype('float32')
array([-24160.,  18597., -24160., ...,  18597., -24160.,  18597.], dtype=float32)

这正是我所期望的，但我需要找到一个函数/操作来模拟上面原始代码中的/E=1选项。是否有一种明显的方式可以将-24160和18597都转换为339213？这与byteswap或newbyteorder或其他什么有关吗？

- hatmatrix

Answer 1

import numpy
tmp=numpy.array([-24160,18597,-24160,18597,-24160, 0], numpy.int16)
tmp.dtype = numpy.float32
print tmp

结果：

[  3.39213000e+05   3.39213000e+05   5.79801253e-41]

由于值的数量为奇数，我必须在列表中添加一个零。由于存在5个16位值，因此无法将其解释为32位浮点数。

- Winston Ewert

Answer 2

使用 view 替代 astype：

In [9]: tmp=np.array([-24160,  18597, -24160,  18597, -24160, 18597], dtype=int16)

In [10]: tmp.view('float32')
Out[10]: array([ 339213.,  339213.,  339213.], dtype=float32)

1. .astype 创建一个复制的数组，将其转换为新的 dtype。
2. .view 返回一个数组的视图（使用相同的底层数据），根据新的 dtype 解释数据。

- unutbu

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谢谢 - astype 和 view 操作返回的值打印出来不同，这很奇怪... - hatmatrix

Answer 3

有没有明显的方法可以将-24160和18597都转换为339213？

没有，但是也没有任何明显的方法可以将-24160转换为339213、5.79801e-41和0。

看起来更像是将两个输入数字转换为一个输出（可能通过将原始2×16位连接到32位并将结果称为浮点数）。在这种情况下，对-24160,18597进行转换一致会变成339213，而5.79801e-41可能是由-24160,0产生的，其中0是因为我们用完了输入而虚构的。由于5.79801e-41看起来可能是单精度非规格化数，这意味着两个16位块可能按小端顺序连接。

仍需查看是否需要对每个16位输入进行字节交换，但您可以自行检查。

- hmakholm left over Monica