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，该对象使得在使用 ctypes 模块调用共享库时更容易使用数组。返回的对象具有 data、shape 和 strides 属性（见下文“注意”），这些属性本身返回可以用作共享库参数的 ctypes 对象。

参数:

无

返回:

cPython 对象

具有属性 data、shape、strides 等。

另请参阅

numpy.ctypeslib

注意

以下是此对象的公共属性，已在“NumPy 指南”中记录（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，表示为 Python 整数。此内存区域可能包含未对齐或字节顺序不正确的数据。内存区域甚至可能不可写。当将此属性传递给任意 C 代码时，应尊重此数组的标志和数据类型，以避免可能导致 Python 崩溃的问题。用户请注意！此属性的值与 self._array_interface_['data'][0] 完全相同。

请注意，与 data_as 不同，不会保留对数组的引用：像 ctypes.c_void_p((a + b).ctypes.data) 这样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)：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，其基本类型与 shape 属性相同。此 ctypes 数组包含来自底层数组的 strides 信息。此 strides 信息对于显示必须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)

返回转换为特定 c-types 对象的数据指针。例如，调用 self._as_parameter_ 等效于 self.data_as(ctypes.c_void_p)。也许你希望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)

将形状元组作为其他某种 c-types 类型的数组返回。例如：self.shape_as(ctypes.c_short)。

_ctypes.strides_as(obj)

将 strides 元组作为其他某种 c-types 类型的数组返回。例如：self.strides_as(ctypes.c_longlong)。

如果 ctypes 模块不可用，那么数组对象的 ctypes 属性仍然会返回一些有用的东西，但不会返回 ctypes 对象，而是可能会引发错误。特别是，该对象仍然会具有 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