NumPy ndarray.ctypes 属性

NumPy 的 ndarray.ctypes 属性允许将数组作为 ctypes 对象进行访问。这允许将数组直接传递给外部 C 代码或其他需要 ctypes 结构的低级库。

它在与 C 库交互或执行需要低级内存访问或操作的操作时特别有用。

ctypes 属性以与 ctypes 库兼容的方式公开数组数据，ctypes 库是 Python 标准库的一部分，用于与 C 风格数据交互。

NumPy 中 ctypes 属性的用法

可以直接从 NumPy 数组访问 ctypes 属性以获取 ctypes 对象。然后，可以使用此对象将数组的内存缓冲区传递给其他 C 函数或低级 API。

此属性在需要将 NumPy 数组与 C 或其他依赖 ctypes 进行内存管理的语言进行接口的场景中非常有用。

以下是一些示例，演示如何在 NumPy 中使用 ctypes 属性。

示例:访问一维数组的 ctypes 属性

在此示例中，我们创建一个简单的一维数组，并访问其 ctypes 属性以获取一个 ctypes 对象 -

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# 访问ctypes 属性
print(arr.ctypes)

以下是获得的输出 -

<numpy.core._internal._ctypes 对象位于 0x7f7df5113e50>

示例:使用 ctypes 进行低级内存访问

在此示例中，我们演示了如何使用 ctypes 属性访问数组的内存以进行低级操作 -

import numpy as np
import ctypes

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# 访问 ctypes 对象并获取指向数组数据的指针
ctypes_pointer = arr.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_int))
print(ctypes_pointer)

这将产生以下结果 -

<__main__.LP_c_int位于 0x7fe1b9104d40 的对象>

示例:使用 ctypes 修改数组数据

在此示例中，我们使用 ctypes 修改数组的元素。 ctypes 属性允许在内存级别直接操作数组元素 -

import numpy as np
import ctypes

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# 使用指针访问 ctypes 对象并修改第一个元素
ctypes_pointer = arr.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_int))
ctypes_pointer[0] = 100
print(arr)

以下是上述代码的输出 -

[100   2   3   4]

示例:将 ctypes 与多维数组结合使用数组

在本例中，我们创建一个二维数组，并使用 ctypes 属性访问其内存 -

import numpy as np
import ctypes

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 访问 ctypes 对象
ctypes_pointer = arr.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_int))
print(ctypes_pointer)

输出结果如下所示 -

<__main__.LP_c_int object at 0x7f0741b78d40>

numpy_array_attributes.html