numpy.recarray.ctypes#

属性

recarray.ctypes#

一个简化数组与 ctypes 模块交互的对象。

此属性创建一个对象，使得在使用 ctypes 模块调用共享库时更容易使用数组。返回的对象具有（除其他外）data、shape 和 strides 属性（参见下面的 Notes），它们本身返回可作为共享库参数使用的 ctypes 对象。

参数:

None

返回:

cPython 对象: 拥有 data、shape、strides 等属性。

另请参阅

numpy.ctypeslib

备注

以下是此对象在“NumPy 指南”中已记录的公共属性（我们省略了未记录的公共属性以及已记录的私有属性）

_ctypes.data

数组内存区域的指针，表示为 Python 整数。此内存区域可能包含未对齐或字节序不正确的数据。内存区域甚至可能不是可写的。在将此属性传递给任意 C 代码时，应尊重数组的标志和数据类型，以避免可能导致 Python 崩溃的麻烦。用户请注意！此属性的值与以下值完全相同：self._array_interface_['data'][0]。

请注意，与 data_as 不同，它不会保留对数组的引用：诸如 ctypes.c_void_p((a + b).ctypes.data) 之类的代码将导致指向已释放数组的指针，而应写为 (a + b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)。

_ctypes.shape: (c_intp*self.ndim): 一个长度为 self.ndim 的 ctypes 数组，其基本类型是此平台上与 dtype('p') 对应的 C 整数（请参阅 c_intp）。此基本类型可能是 ctypes.c_int、ctypes.c_long 或 ctypes.c_longlong，具体取决于平台。ctypes 数组包含底层数组的形状。

_ctypes.strides: (c_intp*self.ndim): 一个长度为 self.ndim 的 ctypes 数组，其基类型与 shape 属性的基类型相同。此 ctypes 数组包含来自底层数组的步幅信息。此步幅信息对于显示为了到达数组中的下一个元素需要跳过多少字节很重要。

_ctypes.data_as(obj)[源]

将数据指针强制转换为特定的 ctypes 对象。例如，调用 self._as_parameter_ 等同于 self.data_as(ctypes.c_void_p)。也许您想将数据用作浮点数数据的 ctypes 数组指针：self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))。

返回的指针将保留对数组的引用。

_ctypes.shape_as(obj)[源]: 将形状元组作为其他 ctypes 类型的数组返回。例如：self.shape_as(ctypes.c_short)。

_ctypes.strides_as(obj)[源]: 将步幅元组作为其他 ctypes 类型的数组返回。例如：self.strides_as(ctypes.c_longlong)。

如果 ctypes 模块不可用，则数组对象的 ctypes 属性仍然返回有用的内容，但不会返回 ctypes 对象，而是可能引发错误。特别是，该对象仍将具有 as_parameter 属性，该属性将返回一个等于 data 属性的整数。

示例

>>> import numpy as np
>>> import ctypes
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype=np.int32)
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]], dtype=int32)
>>> x.ctypes.data
31962608 # may vary
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_uint32))
<__main__.LP_c_uint object at 0x7ff2fc1fc200> # may vary
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_uint32)).contents
c_uint(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_uint64)).contents
c_ulong(4294967296)
>>> x.ctypes.shape
<numpy._core._internal.c_long_Array_2 object at 0x7ff2fc1fce60> # may vary
>>> x.ctypes.strides
<numpy._core._internal.c_long_Array_2 object at 0x7ff2fc1ff320> # may vary