numpy.matrix.ctypes#

属性

matrix.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 data、shape 和 strides 等属性（参见下面的注释），这些属性本身返回 ctypes 对象，可用作共享库的参数。

参数：
无
返回值：
cPython 对象

拥有 data、shape、strides 等属性。

参见

numpy.ctypeslib

注释

以下是此对象的公共属性，在“NumPy 指南”中进行了记录（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

指向数组内存区域的指针，作为 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。此内存区域甚至可能不可写。在将此属性传递给任意 C 代码时，应尊重此数组的数组标志和数据类型，以避免出现问题，这些问题可能包括 Python 崩溃。用户注意！此属性的值与以下内容完全相同：self._array_interface_['data'][0]。

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

_ctypes.shape

(c_intp*self.ndim)：长度为 self.ndim 的 ctypes 数组，其中基本类型是此平台上对应于 dtype('p') 的 C 整数（参见 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)：长度为 self.ndim 的 ctypes 数组，其中基本类型与 shape 属性相同。此 ctypes 数组包含底层数组的步长信息。此步长信息对于显示要跳转多少字节才能到达数组中的下一个元素非常重要。

_ctypes.data_as(obj)[source]

返回转换为特定 c 类型对象的 data 指针。例如，调用 self._as_parameter_ 等效于 self.data_as(ctypes.c_void_p)。也许您想将数据用作指向浮点数据 ctypes 数组的指针：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)[source]

返回作为某个其他 c 类型数组的 shape 元组。例如：self.shape_as(ctypes.c_short)。

_ctypes.strides_as(obj)[source]

返回作为某个其他 c 类型数组的 strides 元组。例如：self.strides_as(ctypes.c_longlong)。

如果 ctypes 模块不可用，则数组对象的 ctypes 属性仍然返回一些有用的内容，但不会返回 ctypes 对象，并且可能会引发错误。特别是，该对象仍将具有 as_parameter 属性，该属性将返回等于 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
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