txt保存的float32如何转换成10进制

时间: 2024-09-25 08:20:27 浏览: 21
当你将float32类型的数值保存到文本文件(txt格式)中时,通常会直接写出其二进制表示的32位小数点后浮点数形式。如果你想将其转换成十进制的字符串展示出来,你需要读取文件并进行相应的转换。 以下是步骤: 1. 使用编程语言如Python的`numpy`库读取txt文件中的float32数据,例如: ```python import numpy as np data = np.fromfile('filename.txt', dtype=np.float32) ``` 2. 将每个float32值转换为字符串: ```python decimal_strings = [str(float(f)) for f in data] ``` 3. 写入新的txt文件,内容为字符串形式的数字: ```python with open('decimal_output.txt', 'w') as output_file: for s in decimal_strings: output_file.write(s + '\n') ```
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不适用pcl库将点云数据转换成二进制数据

好的,如果您不想使用PCL库,可以手动将点云数据转换为二进制数据。以下是一个简单的示例代码,用于将点云数据转换为二进制数据: ``` #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> struct Point { float x; float y; float z; }; int main() { // Read point cloud data std::vector<Point> point_cloud; std::ifstream infile("input.txt"); float x, y, z; while (infile >> x >> y >> z) { Point p; p.x = x; p.y = y; p.z = z; point_cloud.push_back(p); } infile.close(); // Convert to binary data std::vector<char> binary_data; for (auto& p : point_cloud) { char* ptr = reinterpret_cast<char*>(&p); for (int i = 0; i < sizeof(Point); i++) { binary_data.push_back(*ptr++); } } // Save binary data to file std::ofstream outfile("output.bin", std::ios::binary); outfile.write(binary_data.data(), binary_data.size()); outfile.close(); return 0; } ``` 在上面的代码中,我们首先读取点云数据(在这里使用文本文件),然后将其存储在一个`std::vector<Point>`对象中。然后,我们循环遍历点云数据,将每个点转换为一个二进制数据,并将其存储在一个`std::vector<char>`对象中。 为了将每个点转换为二进制数据,我们使用了`reinterpret_cast`来将`Point`结构体转换为一个`char`数组指针,然后将该数组指针中的数据一个一个地写入到`std::vector<char>`对象中。 最后,我们将二进制数据保存到文件中,以备将来使用。 请注意,这只是一个简单的示例代码,您需要根据实际情况进行修改以满足您的需求。

我有1个一维的numpy数组,请把它转化为16bit的float16半精度二进制浮点数,并存放到txt中,注意如果没有16比特要补零至16bit

好的,我来帮你完成这个任务。假设你的一维NumPy数组名为`arr`,以下是将其转换为16位浮点数并保存到txt文件中的代码: ```python import numpy as np arr = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8]) # 将数组转换为16位浮点数 arr_float16 = arr.astype(np.float16) # 将浮点数数组转换为二进制字符串 binary_str = ''.join(format(num.view('H'), '016b') for num in arr_float16) # 补零至16位 padded_binary_str = binary_str.zfill(len(arr_float16) * 16) # 将二进制字符串写入txt文件 with open('output.txt', 'w') as f: f.write(padded_binary_str) ``` 这段代码首先使用`astype`函数将数组转换为16位浮点数。然后,将每个浮点数转换为16位二进制字符串,并使用`zfill`函数将每个字符串填充至16位。最后,将二进制字符串写入名为`output.txt`的txt文件中。 请注意,这里假设数组中的每个元素都可以表示为16位浮点数。如果有某个元素无法表示为16位浮点数,则会抛出溢出错误。确保在转换之前检查数组中的元素是否适合使用16位浮点数表示。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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