numpy.ndarrayを文字列（またはバイト）に変換し、numpy.ndarrayに変換し直します

arr = np.array（[1、2、3、4、5、6]）ts = arr.tostring（）print（np.fromstring（ts、dtype = int））>>> [1 2 3 4 5 6 ]
短い答えで申し訳ありませんが、コメントするのに十分なポイントがありません。データ型を述べることを忘れないでください。そうしないと、苦痛の世界になってしまいます。

 
 
  に注意してくださいfromstring numpy1.14以降 ：
 
sep：str、オプション
 
 
 
データ内の数値を区切る文字列。要素間の余分な空白も無視されます。
 
バージョン1.14以降非推奨：デフォルトのsep = ''を渡すと、この関数の非推奨のバイナリモードがトリガーされるため、非推奨になります。このモードは、文字列を10進数のASCIIテキストではなく、バイナリバイトとして解釈します。これは、buffer（string、dtype、count）からのスペルが適切な操作です。文字列にUnicodeテキストが含まれている場合、fromstringのバイナリモードは最初にutf-8（python 3）またはデフォルトのエンコーディング（python 2）のいずれかを使用してバイトにエンコードしますが、どちらも正常な結果を生成しません。
  
使用する場合tostringは、形状とデータ型の両方に関する情報を失います。
 
 
 
>>> numpyをnpとしてインポート>>> a = np.arange（12）.reshape（3、4）>>> a array（[[0、1、2、3]、[4、5、6、7 ]、[8、9、10、11]]）>>> s = a.tostring（）>>> aa = np.fromstring（a）>>> aa array（[0.00000000e + 000、4.94065646e-324 、9.88131292e-324、1.48219694e-323、1.97626258e-323、2.47032823e-323、2.96439388e-323、3.45845952e-323、3.95252517e-323、4.44659081e-323、4.94065646e-323、5.43472210e-323 ]）>>> aa = np.fromstring（a、dtype = int）>>> aa array（[0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11]）> >> aa = np.fromstring（a、dtype = int）.reshape（3、4）>>> aa array（[[0、1、2、3]、[4、5、6、7]、[8 、9、10、11]]）
これは、メタデータをデータと一緒に受信者に送信する必要があることを意味します。自動整合性のあるオブジェクトを交換するには、cPickleを試してください。
 
>>> import cPickle >>> s = cPickle.dumps（a）>>> cPickle.loads（s）array（[[0、1、2、3]、[4、5、6、7]、[8 、9、10、11]]） 
整数のnumpy配列があると想像してください（他のタイプでも機能しますが、少し変更が必要です）。あなたはこれを行うことができます：
 
a = np.array（[0、3、5]）a_str = '、' .join（str（x）for x in a）＃ '0,3,5' a2 = np.array（[int（x） for x in a_str.split（ '、'）]）＃np.array（[0、3、5]）
フロートの配列がある場合は、必ず置き換えてくださいint by最後の行に浮かぶ。
 
また、使用することができます__repr __（）メソッド。多次元配列で機能するという利点があります。
 
from numpy import array numpy.set_printoptions（threshold = numpy.nan）a = array（[[0,3,5]、[2,3,4]]）a_str = a .__ repr __（）＃ 'array（[[0 、3、5]、 n [2、3、4]]） 'a2 = eval（a_str）＃array（[[0、3、5]、＃[2、3、4]]）