numpy.ndarray.ctypes

属性

ndarray。ctypes

用于简化数组与 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 属性（请参阅下面的注释），这些属性本身返回可用作共享库参数的 ctypes 对象。

参数：

没有任何

返回：

c Python 对象

拥有属性数据、形状、步幅等。

也可以看看

numpy.ctypeslib

笔记

以下是“NumPy 指南”中记录的该对象的公共属性（我们省略了未记录的公共属性以及记录的私有属性）：

_ctypes。数据

以 Python 整数形式指向数组内存区域的指针。该内存区域可能包含未对齐或字节顺序不正确的数据。该内存区域甚至可能不可写。将此属性传递给任意 C 代码时，应考虑该数组的数组标志和数据类型，以避免可能包括 Python 崩溃的问题。用户当心！该属性的值与 完全相同self._array_interface_['data'][0]。

请注意，与 不同的是data_as，不会保留对数组的引用：类似的代码将导致指向已释放数组的指针，并且应该拼写为 ctypes.c_void_p((a + b).ctypes.data)(a + b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)

_ctypes。形状

dtype('p')(c_intp*self.ndim)：长度为 self.ndim 的 ctypes 数组，其中基类型是与此平台对应的 C 整数（请参阅c_intp）。该基本类型可以是 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。跨步

(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 数组包含来自底层数组的步幅信息。此步长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 类型对象的数据指针。例如，调用self._as_parameter_相当于 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 )

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

_ctypes。strides_as ( obj )

将 strides 元组作为其他 c 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 属性仍会返回有用的内容，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返回等于数据属性的整数的属性。

例子

>>> 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