如何有效地将numpy.int8数组就地转换为值移位的numpy.uint8数组？

Question

我有一个很大的numpy数组的有符号字节(dtype int8).它包含-128到+127范围内的全部值.我想dtype uint8通过向每个元素添加128来有效地将有效转换为无符号字节数组(),例如-128→0,0→128,+ 127→255 等.所以当然结果仍然适合于无符号字节.

给定正确的数字结果的简单元素添加,但dtype int16除了源数组之外,使用两倍的memory()创建结果数组,即使只需要结果元素的低字节.

>>> import numpy
>>> a = numpy.array( [-128, -1, 0, 1, 127 ], dtype=numpy.int8)
>>> b = a + 128
>>> b
array([  0, 127, 128, 129, 255], dtype=int16)

有没有办法控制dtype结果数组uint8？

另一种方法是就地修改值并将数据"转换"为新类型,如下所示:

>>> for i in xrange(0, 5):
...     if a[i] < 0:
...         a[i] -= 128
...     elif a[i] >= 0:
...         a[i] += 128
...
>>> a
array([   0,  127, -128, -127,   -1], dtype=int8)
>>> a.view(dtype=numpy.uint8)
array([  0, 127, 128, 129, 255], dtype=uint8)

对于使用Python进行转换的大型数组而言,它的空间效率更高,但成本更高.

如何快速地进行这种转换？

Answer 1

import numpy as np
a = np.array([-128, -1, 0, 1, 127], dtype=np.int8)
a = a.view(np.uint8)
a += 128
print a
# -> array([  0, 127, 128, 129, 255], dtype=uint8)

这不会创建副本,并且所有操作都是就地的.

编辑:更安全地首先施放到uint ---定义了无符号环绕. EDIT2:s/numpy/np/g;