C-типы интерфейса внешних функций (numpy.ctypeslib)

numpy.ctypeslib.as_array(obj, shape=None) [source]

Создать массив NumPy из массива ctypes или указателя ctypes. Массив NumPy разделяет память с объектом ctypes.

Параметр size необходимо указать при преобразовании из указателя ctypes. Параметр size игнорируется при преобразовании из массива ctypes.

numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj) [source]

Создать и вернуть объект ctypes из массива NumPy. На самом деле принимается всё, что экспонирует __array_interface__.

numpy.ctypeslib.ctypes_load_library(*args, **kwds) [source]

ctypes_load_library устарел, используйте load_library вместо него!

numpy.ctypeslib.load_library(libname, loader_path) [source]

numpy.ctypeslib.ndpointer(dtype=None, ndim=None, shape=None, flags=None) [source]

Проверка массивов для restype/argtypes.

Экземпляр ndpointer используется для описания ndarray в спецификациях restypes и argtypes. Этот подход более гибкий, чем использование, например, POINTER(c_double), поскольку можно указать несколько ограничений, которые проверяются при вызове функции ctypes. Это включает тип данных, количество измерений, форму и флаги. Если заданный массив не удовлетворяет указанным ограничениям, возникает TypeError.

Параметры:	dtype : тип данных, необязательно Тип данных массива. ndim : целое число, необязательно Количество измерений массива. shape : кортеж целых чисел, необязательно Форма массива. flags : строка или кортеж строк Флаги массива; могут быть одним или несколькими из: C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN OWNDATA / O WRITEABLE / W ALIGNED / A UPDATEIFCOPY / U
Возвращает:	klass : объект типа ndpointer Объект типа, который является экземпляром _ndtpr, содержащим информацию о dtype, ndim, shape и flags.
Исключения:	TypeError Если заданный массив не удовлетворяет указанным ограничениям.

Примеры

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