C型外部功能接口 (`numpy.ctypeslib` ）¶

numpy.ctypeslib.as_array(obj, shape=None)[源代码]¶

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，则必须提供shape参数。如果从CTypes数组转换，则忽略shape参数

numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj)[源代码]¶: 从numpy数组创建并返回ctypes对象。实际上，任何暴露 __array_interface__ 被接受。

numpy.ctypeslib.as_ctypes_type(dtype)[源代码]¶

将数据类型转换为ctypes类型。

参数

dtypeD型: 要转换的数据类型

返回

C型: ctype标量、联合、数组或结构

加薪

NotImplementedError: 如果无法转换

笔记

此功能不会在任何方向上进行无损往返。

np.dtype(as_ctypes_type(dt)) 威尔：

插入填充字段

按偏移量对字段重新排序

放弃字段标题

as_ctypes_type(np.dtype(ctype)) 威尔：

丢弃的类名 ctypes.Structure S和 ctypes.Union S

转换单个元素 ctypes.Union 转换为单个元素 ctypes.Structure S

插入填充字段

numpy.ctypeslib.load_library(libname, loader_path)[源代码]¶

可以使用>>>lib=ctypes.cdll文件 [<full_path_name>] #博士测试：+SKIP

但也有跨平台的考虑，比如库文件扩展名，再加上Windows只会加载它找到的第一个具有该名称的库。NumPy提供了loadu库函数作为一种方便。

参数

libnameSTR: 库的名称，可以将“lib”作为前缀，但不带扩展名。
loader_pathSTR: 在那里可以找到类库。

返回

ctypes.cdll[libpath]库对象: CTypes库对象

加薪

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)[源代码]¶

数组检查restype/argtype。

ndpointer实例用于在restypes和argtypes规范中描述ndarray。这种方法比使用更灵活，例如， POINTER(c_double) ，因为可以指定多个限制，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、形状和标志。如果给定的数组不满足指定的限制，则 TypeError 提高了。

参数

dtype数据类型，可选

数组数据类型。

ndim可选的

数组维数。

shape整数元组，可选

阵列形状。

flagsstr或str的元组

数组标志；可以是以下一个或多个：

连续的

F ou相邻/F/Fortran

OWNDATA/O

可写的

对齐/ A

写回ifcopy/x

更新ifcopy/u

返回

klassndpointer类型对象: 类型对象，它是 _ndtpr 包含数据类型、ndim、形状和标志信息的实例。

加薪

TypeError: 如果给定的数组不满足指定的限制。

实例

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

numpy.char.chararray.zfill 日期时间支持函数

C型外部功能接口 (numpy.ctypeslib ）¶

C型外部功能接口 (`numpy.ctypeslib` ）¶