NumPy API（二十八）——C-Types 外部功能接口

C-Types外部功能接口

• numpy.ctypeslib.as_array (obj, shape=None) source
  从ctypes数组或ctypes POINTER创建一个numpy数组。 numpy数组与ctypes对象共享内存。

如果从ctypes POINTER转换，则必须给出size参数。 如果从ctypes数组转换，则忽略size参数

• numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj) source
  从numpy数组创建并返回ctypes对象。 实际上接受了暴露array_interface的任何东西。

• numpy.ctypeslib.ctypes_load_library (*args, **kwds) source
  不推荐使用ctypes_load_library，而是使用load_library！

  可以使用 lib = ctypes.cdll []加载库

  但是存在跨平台的考虑因素，例如库文件扩展，以及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load_library函数。

  • Parameters:

    • libname : str
      库的名称，可以将“lib”作为前缀，但不带扩展名。
    • loader_path : str
      提供这个库的路径

  • Returns:

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

  • Raises:

    • 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) source
  可以使用>>> lib = ctypes.cdll []加载库

  但是存在跨平台的考虑因素，例如库文件扩展，以及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load_library函数。

  • Parameters:

    • libname : str
      库的名称，可以将“lib”作为前缀，但不带扩展名。
    • loader_path : str
      提供这个库的路径

  • Returns:

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

  • Raises:

    • 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) source
  数组检查restype / argtypes。

  ndpointer实例用于描述restypes和argtypes规范中的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函数时得到验证。 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”。

  • Parameters:

    • dtype : 数据类型，可选
      数组数据类型
    • ndim : int, 可选
      数组维数。
    • shape : 整数元组，可选
      阵列形状。
    • flags : str的str或tuple
      • 数组标志; 可能是以下一种或多种：
        • C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS
        • F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN
        • OWNDATA / O
        • WRITEABLE / W
        • ALIGNED / A
        • WRITEBACKIFCOPY / X
        • UPDATEIFCOPY / U

  • Returns:

    • klass : ndpointer类型对象
      一个类型对象，它是一个包含dtype，ndim，shape和flags信息的_ndtpr实例。

  • Raises:

    • TypeError
      如果给定的数组不满足指定的限制。

例子

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

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原文：https://www.numpy.org.cn/reference/routines