编码和解码 numpy.array 到 base64。为什么必须使用 numpy.frombuffer？

Question

请考虑，以下代码：

import base64
import numpy as np

array = np.array([1,2]).astype('float32')

arrayencode64 = base64.b64encode(array)

arraydecode64 = base64.b64decode(arrayencode64)

ARRAY = np.frombuffer(arraydecode64, dtype='float32')

print(array)
print()
print(arrayencode64)
print()
print(arraydecode64)
print()
for el in arraydecode64:
    print(el)
print()
print(ARRAY)

问题1：我想明白为什么应用base64.b64decode后，我没有找回原始对象？我的意思是，为什么需要使用指定类型的 np.frombuffer 来读取它？

因为，我期望在应用base64.b64decode后立即获得目标对象（绑定在数组变量中的numpy.array）。

问题 2： 当我用 for 循环 打印变量 arraydecode64 时，我得到了一个数字序列。它们到底是什么意思？

谢谢。

Answer 1

根据 documentation，base64.b64decode 所做的只是获取一个字符串和 return 一个字节对象。 np.frombuffer 然后获取这些字节并创建数组。 base64不知道numpy如何表示字节，也不知道什么是数组。

编码和解码 numpy.array 到 base64。为什么必须使用 numpy.frombuffer？

Encoding and decoding numpy.array to base64. Why is necessary to use numpy.frombuffer?

python-3.x

base64

decode

encode