Question

从ctypes数组或指针创建numpy数组。

numpy数组与ctypes对象共享内存。

如果从ctypes指针转换，则必须给定Shape参数。 如果从ctypes数组转换，则忽略shape参数

• numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj)[点击查看源码]open in new window¶

  从numpy数组创建并返回ctypes对象。 实际上，任何公开 __array_interface__的内容都是可以接受的。

• numpy.ctypeslib.as_ctypes_type(dtype)[点击查看源码]open in new window

  将数据类型转换为ctype类型。

  参数：

  类型	描述
  dtype : dtype	转换的dtype

  返回：

  类型	描述
  ctype	ctype标量，并集，数组或结构

  异常：

  类型	描述
  NotImplementedError	如果无法进行转换

  注意

  此功能不会在两个方向上无损地往返。

  • np.dtype(as_ctypes_type(dt)) 将会:

    • 插入填充字段
    • 按偏移量对要排序的字段进行重新排序
    • 放弃字段标题

  • as_ctypes_type(np.dtype(ctype)) 将会:

    • 丢弃 ctypes.Structuresopen in new window 和 ctypes.Unionopen in new window 的类名
    • 将单元素ctypes.Unionsopen in new window 转换为单元素 ctypes.Structuresopen in new window。
    • 插入填充字段

• numpy.ctypeslib.ctypes_load_library(*args, **kwds)[点击查看源码]open in new window

  ctypes_load_library 已弃用，请改用 load_library！

  可以使用 >>> lib = ctypes.cdll[<full_path_name>] # doctest: +SKIP 加载库

  但是有跨平台的考虑，例如库文件扩展名， 此外，Windows将只加载它找到的具有该名称的第一个库。

  为方便起见，NumPy提供了load_library函数。

  参数：

  类型	描述
  libname : str	库的名称，可以使用‘lib’作为前缀，但不带扩展名。
  loader_path : str	可以找到库的路径。

  返回：

  类型	描述
  ctypes.cdll[libpath] : library object	一个 ctypes 库对象

  异常：

  类型	描述
  OSError	如果没有具有预期扩展名的库，或者库有缺陷且无法加载。

• numpy.ctypeslib.load_library(libname, loader_path)[点击查看源码]open in new window

  可以使用 >>> lib = ctypes.cdll[<full_path_name>] # doctest: +SKIP 加载库

  但是有跨平台的考虑，例如库文件扩展名， 此外，Windows将只加载它找到的具有该名称的第一个库。

  为方便起见，NumPy提供了load_library函数。

  参数：

  类型	描述
  libname : str	库的名称，可以使用‘lib’作为前缀，但不带扩展名。
  loader_path : str	可以找到库的路径。

  返回：

  类型	描述
  ctypes.cdll[libpath] : library object	一个 ctypes 库对象

  异常：

  类型	描述
  OSError	如果没有具有预期扩展名的库，或者库有缺陷且无法加载。

• numpy.ctypeslib.ndpointer(dtype=None, ndim=None, shape=None, flags=None)[点击查看源码]open in new window

  数组检查restype/argtypes。

  在restypes和argtypes规范中，ndpoint实例用于描述ndarray。 这种方法比使用 POINTER(c_double) 更灵活，因为可以指定几个限制， 这些限制在调用ctypes函数时进行验证。这些包括数据类型、维度数量、形状和标志。 如果给定的数组不满足指定的限制，则引发TypeError。

  参数：

  类型	描述
  dtype : data-type, optional	数组数据类型。
  ndim : int, optional	数组维数。
  shape : tuple of ints, optional	数组形状。
  flags : str or tuple of str	A数组标志；可能是以下一项或多项：

  flags 的可能项：

  • C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS
  • F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN
  • OWNDATA / O
  • WRITEABLE / W
  • ALIGNED / A
  • WRITEBACKIFCOPY / X
  • UPDATEIFCOPY / U

  返回：

  类型	描述
  klass : ndpointer type object	类型对象，它是一个_ndtpr实例，包含dtype，ndim，shape和flags信息。

  异常：

  类型	描述
  TypeError	如果给定数组不满足指定限制。

  示例：

  >>> clib.somefunc.argtypes = [np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64,
  ...                                                  ndim=1,
  ...                                                  flags='C_CONTIGUOUS')]
  ... #doctest: +SKIP
  >>> clib.somefunc(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64))
  ... #doctest: +SKIP