发送numpy的数组呢

时间: 2023-10-16 10:06:22 浏览: 31
发送numpy数组和发送普通的Python数组类似,只需要先将numpy数组转换为二进制数据,然后再通过socket发送即可。可以使用numpy提供的`tostring()`方法将数组转换为二进制数据,接收方可以使用`fromstring()`方法将二进制数据转换为numpy数组。下面是一个简单的示例代码: 发送方: ```python import socket import numpy as np # 创建socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect(('localhost', 8888)) # 定义要发送的numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将数组转换为二进制数据 data = arr.tostring() # 发送二进制数据 s.send(data) # 关闭socket s.close() ``` 接收方: ```python import socket import numpy as np # 创建socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.bind(('localhost', 8888)) s.listen(1) # 接收连接 conn, addr = s.accept() # 接收二进制数据 data = conn.recv(1024) # 将二进制数据转换为numpy数组 arr = np.fromstring(data) # 输出数组 print(arr) # 关闭连接和socket conn.close() s.close() ``` 在上面的示例中,我们使用了numpy提供的`tostring()`方法将numpy数组转换为二进制数据。接收方在接收到二进制数据后,使用`fromstring()`方法将二进制数据转换为numpy数组。需要注意的是,在numpy 1.9版本及以上,`fromstring()`方法已经被废弃,可以使用`frombuffer()`方法代替。

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import cv2 import socket import numpy as np # 创建socket连接 client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 设置服务器地址和端口号 server_address = ('10.132.11.225', 8000) # 连接服务器 try: client_socket.connect(server_address) except socket.error as e: print("Failed to connect to server: {}".format(e)) exit() # 采集摄像头中的照片 cap = cv2.VideoCapture(0) # 检查摄像头是否打开成功 if not cap.isOpened(): print("Failed to open camera") exit() while True: # 采集一帧照片 ret, frame = cap.read() # 检查照片采集是否成功 if not ret: print("Failed to capture frame") break # 在窗口中显示照片 cv2.imshow('frame', frame) # 等待按下空格键拍摄照片 if cv2.waitKey(1) == ord(' '): # 将照片转换为JPEG格式,并压缩 _, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70]) # 判断数据大小是否符合要求 if len(jpeg) > 1024 * 1024: print("Data size too large") continue # 将JPEG数据转换为numpy数组,发送到服务器 data = np.array(jpeg).tobytes() # 发送数据到服务器 try: client_socket.sendall(data) # 接收确认信息 response = client_socket.recv(1024) if response != b'OK': print("Failed to receive response from server") break except socket.error as e: print("Failed to send data to server: {}".format(e)) break # 等待按下ESC键退出循环 elif cv2.waitKey(1) == 27: break # 关闭socket连接和摄像头 client_socket.close() cap.release() cv2.destroyAllWindows()写一个他的接收端

Error when checking target: expected add_6 to have shape (3, 3) but got array with shape (3, 1)是报错,源代码为import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

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