如何有效地将numpy.int8数组转换为值转换的numpy.uint8数组？

Question

我有一个大的numpy数组的签名字节（dtype int8）。它包含全部-128到+127的值。我想通过给每个元素添加128来有效地将其转换为无符号字节数组（dtype uint8），例如-128→0，0→128，+ 127→255,等所以当然结果仍然是放入一个无符号字节。

给出了正确的数值结果的简单元素添加，但是除了源数组外，还创建了使用两倍内存（dtype int16）的结果数组，尽管只需要结果元素的低位字节。

>>> import numpy 
>>> a = numpy.array([-128, -1, 0, 1, 127 ], dtype=numpy.int8) 
>>> b = a + 128 
>>> b 
array([ 0, 127, 128, 129, 255], dtype=int16) 

有没有办法来控制结果数组的dtype是uint8？

就地修改值和数据“铸造”到一个新的类型，这样的替代方法：

>>> for i in xrange(0, 5): 
...  if a[i] < 0: 
...   a[i] -= 128 
...  elif a[i] >= 0: 
...   a[i] += 128 
... 
>>> a 
array([ 0, 127, -128, -127, -1], dtype=int8) 
>>> a.view(dtype=numpy.uint8) 
array([ 0, 127, 128, 129, 255], dtype=uint8) 

是更有效利用空间，但是非常昂贵的在时间上与所述大阵列Python中的转换。

我该如何快速地进行这种转换？

Answer 1

 
import numpy as np 
a = np.array([-128, -1, 0, 1, 127], dtype=np.int8) 
a = a.view(np.uint8) 
a += 128 
print a 
# -> array([ 0, 127, 128, 129, 255], dtype=uint8) 

这不创建副本，并且所有操作都在原地。

EDIT：更安全地先投射到uint ---定义了无符号环绕。 EDIT2：s/numpy/np/g;

Answer 2

In [18]: a = numpy.array([-128, -1, 0, 1, 127 ], dtype=numpy.int8) 
In [19]: z = a.view(dtype=numpy.uint8) 

In [20]: z += 128 

In [21]: z 
Out[21]: array([ 0, 127, 128, 129, 255], dtype=uint8) 

我希望我没有误解要求。