Numpy数组的序列化和反序列化

在处理图像数据时，有这么一种需求：图像通常是一个矩阵数据，需要将矩阵数据通过base64编码传输，传输完毕之后解码还原得到原来的矩阵数据。

Numpy数组的序列化和反序列化

import numpy as np

import base64

matrix_data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

np_matrix_data = np.asarray(matrix_data)

print "origin matrix:",np_matrix_data

print "origin matrix shape:",np_matrix_data.shape

print "origin matrix data type:",np_matrix_data.dtype

data_type = np_matrix_data.dtype

data_shape = np_matrix_data.shape

print "b64 encode data"

b64_data = base64.urlsafe_b64encode(np_matrix_data.tobytes())

#transfer data

print "transfer data"

print "b64 decode data"

decode_b64_data = base64.urlsafe_b64decode(b64_data)

np_data = np.frombuffer(decode_b64_data, dtype=data_type)

print "data to np:",np_data

np_data = np_data.reshape(data_shape)

print "data reshape:",np_data

注意点：

1 保证数据类型和shape前后一致；

2 tobytes和reshape两者同时有个默认参数order='C'；

参考：