c#byte数组转16进制大写字符串

时间: 2023-07-17 13:02:08 浏览: 138
你可以使用以下代码将 C# 的 byte 数组转换为大写的十六进制字符串: ```csharp using System; class Program { static void Main() { byte[] array = { 0x12, 0xAB, 0xCD, 0xEF }; string hexString = BitConverter.ToString(array).Replace("-", "").ToUpper(); Console.WriteLine(hexString); } } ``` 在上面的示例中,我们首先创建了一个 byte 数组,并将其初始化为一些示例值。然后,我们使用 `BitConverter.ToString` 方法将 byte 数组转换为由连字符分隔的十六进制字符串。最后,我们使用 `Replace` 方法去除连字符,并使用 `ToUpper` 方法将结果转换为大写形式。 请注意,在运行此代码之前,你需要在程序中引用 `System` 命名空间。
相关问题

C#BYTE数组转16进制字符串

在C#中,可以通过循环遍历字节数组的每一个元素,将其转换为16进制字符串,并拼接在一起返回结果。下面是一个示例代码: ```csharp public static string ToHexStrFromByte(byte[] byteDatas) { StringBuilder builder = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < byteDatas.Length; i++) { builder.Append(string.Format("{0:X2} ", byteDatas[i])); } return builder.ToString().Trim(); } ``` 这个方法将字节数组中的每一个字节转换为两位的16进制字符串,并在每个字符串之间添加一个空格作为分隔符。返回的结果是一个16进制字符串,可以在需要的地方使用。 另外,在C#中,如果需要将普通字符串转换为16进制格式的字符串,可以使用`Convert.ToString(byte, 16)`方法。这个方法将一个字节转换为16进制字符串。反过来,可以使用`Convert.ToByte(string, 16)`方法将16进制的字符串转换为字节。 希望以上信息对您有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [C# byte数组与16进制字符串相互转化](https://blog.csdn.net/elie_yang/article/details/103684180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

c# 将数组转为16进制的字符串

以下是将 byte 数组转换为 16 进制字符串的 C# 代码示例: ```csharp byte[] byteArray = { 0x12, 0x34, 0xAB, 0xCD, 0xEF }; string hexString = BitConverter.ToString(byteArray).Replace("-", ""); ``` 解释一下,上面代码中,我们首先定义一个 byte 数组 `byteArray`,然后使用 `BitConverter.ToString()` 方法将其转换为 16 进制字符串,最后使用 `Replace()` 方法将字符串中的 '-' 字符去掉。 如果你想将其他类型的数组转换为 16 进制字符串,可以将其转换为 byte 数组后再使用上述方法进行转换。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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