numpy.lib.format中的read_array_header_1_0()方法详细介绍和使用说明

numpy.lib.format中的read_array_header_1_0()方法是一个用于读取numpy数组头部信息的函数。它可以帮助我们获取numpy数组的形状、数据类型等相关信息，以便进一步操作和处理这些数据。

使用read_array_header_1_0()方法，我们可以解析numpy数组的头部，并返回一个头部字典。这个字典包含了如下的键值对：

- 'descr': 数组的数据类型描述，如'<i8'表示一个64位整数数组，'<f4'表示一个32位浮点数数组等。

- 'fortran_order': 布尔值，表示数组内部数据的存储顺序。True表示列主序（fortran风格），False表示行主序（c风格）。

- 'shape': 数组的形状，用一个元组表示，如(3,4)表示一个3行4列的数组。

- 'version': 头部格式的版本号。

下面是一个使用的例子：

import numpy as np
from numpy.lib.format import read_array_header_1_0

# 创建一个包含整数的numpy数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组保存到文件
with open('array.dat', 'wb') as f:
    f.write(array)

# 从文件中读取数组头部信息
with open('array.dat', 'rb') as f:
    header = read_array_header_1_0(f)

# 打印数组头部信息
print(header)

运行这段代码后，我们可以看到输出的数组头部信息如下所示：

{'descr': '<i8', 'fortran_order': False, 'shape': (5,), 'version': 1}

通过这个头部字典，我们可以获取到数组的数据类型、存储顺序、形状等信息。

除了上面的例子，read_array_header_1_0()方法还可以用于读取其他文件中的numpy数组头部信息。只需要将文件句柄传递给这个方法，就可以获取到相应的头部字典。

需要注意的是，read_array_header_1_0()方法只能读取numpy数组的头部信息，而不能获取整个数组的内容。如果需要读取数组的数据，可以使用numpy的load()函数或fromfile()方法来加载完整的数组数据。