python使用numpy按一定格式读取bin文件的实现

倾听雨落

使用numpy按一定格式读取bin文件

python环境下，如何使用numpy像matlab一样按一定格式读取bin文件？
bin文件就是将数据按16进制形式存储的二进制文件（binary），可以使用WINHEX、Notepad++（需安装插件）等以16进制形式打开，如图用notepad++打开。

由于使用python中的read()读取二进制文件时是以字符串形式读取，且每次只能读取一个字节，十分不方便。
偶然发现可以使用numpy中的fromfile按指定格式对bin文件进行读写，方便了许多。
NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。
保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。
二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。

• 1. tofile()

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  将数组中的数据以二进制格式写进文件
  
• 1. tofile()

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  输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息
  
• 1. fromfile()

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  函数读回数据时需要用户指定元素类型，并对数组的形状进行适当的修改
  

这里重点介绍fromfile

1. numpy.fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep='', offset=0, *, like=None) 

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• 1. file

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  ：是待读取内容，可以是文件、路径、字符串
  
• 1. dtype

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  ：返回数组的数据类型。对于二进制文件，它用于确定文件中项目的大小和字节顺序。支持大多数内置数字类型，也支持扩展类型。1.18.0开始支持复数格式
  
• 1. count

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  ：要读取的项目数量（不一定以字节为单位），count = -1表示读取所有项目（即完整文件）
  
• 1. sep

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  ：项目之间的分隔符（如果文件是文本文件）。空（“”）分隔符表示文件应被视为二进制文件。分隔符中的空格（“”）与零个或多个空格字符匹配。仅由空格组成的分隔符必须至少匹配一个空格
  
• 1. offset

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  ：距文件当前位置的偏移量（以字节为单位）。默认为0。仅允许用于二进制文件。可以和count搭配用于读取指定位置和长度的内容。
  
• 1. like

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  ：引用对象以允许创建非NumPy数组的数组，如果传入一个像like一样支持  
  1. __array_function__

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  协议的数组形式，结果将由它来定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的对象兼容的数组对象。
  

1. import numpy as np
   
2. a = np.arange(24)
   
3. b = np.fromfile("F:/a.bin", dtype=np.int32, count=5, offset=8)
   
4. print(a, '\n', b)

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由上图可以看出，数据是以32位的十六进制数形式存储，也就是一个数占4个字节。（tofile写入数据的顺序为 ‘C’ order）。
此时，若设置count=5, offset=8，也就是从0开始偏移8个字节，读取5个数
结果如图：

python读取bin文件并下发串口

1. # coding:utf-8
   
2. import time, serial
   
3. from struct import *
   
4. import binascii
   
5. file = open('E:\\1.bin', 'rb')
   
6. i = 0
   
7. while 1:
   
8.     c = file.read(1)
   
9.     # 将字节转换成16进制；
   
10.     ssss = str(binascii.b2a_hex(c))[2:-1]
    
11.     print(str(binascii.b2a_hex(c))[2:-1])
    
12.     if not c:
    
13.         break
    
14.     ser = serial.Serial('COM3', 57600, timeout=1)
    
15.     ser.write(bytes().fromhex(ssss))# 将16进制转换为字节
    
16.     if i % 16 == 0:
    
17.         time.sleep(0.001)
    
18.     #写每一行等待的时间
    
19.     i += 1
    
20.     ser.close()
    
21. file.close()

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总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/article/283859.htm
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