Spec-Zone.ru › NumPy 1.11

numpy.ma.MaskedArray.ctypes

MaskedArray.ctypes

Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes.

Этот атрибут создает объект, который упрощает использование массивов при вызове общих библиотек с модулем ctypes. Возвращаемый объект имеет, среди прочего, атрибуты data, shape и strides (см. Примечания ниже), которые сами возвращают объекты ctypes, которые могут использоваться в качестве аргументов для общей библиотеки.

Параметры:

None

Возвращает:

c : Объект Python

Обладает атрибутами data, shape, strides и т.д.

См. также

numpy.ctypeslib

Примечания

Ниже приведены публичные атрибуты этого объекта, которые были описаны в «Руководстве по NumPy» (мы опустили недокументированные публичные атрибуты, а также документированные частные атрибуты):

  • data: Указатель на область памяти массива как целое число Python. Эта область памяти может содержать данные, которые не выровнены или не имеют правильного порядка байтов. Область памяти может даже быть нечитаемой. Флаги массива и тип данных этого массива должны учитываться при передаче этого атрибута в произвольный C-код, чтобы избежать проблем, которые могут включать зависание Python. Пользователь должен быть осторожен! Значение этого атрибута точно такое же, как self._array_interface_[‘data’][0].
  • shape (c_intp*self.ndim): Массив ctypes длиной self.ndim, где базовый тип — целое число C, соответствующее dtype(‘p’) на этой платформе. Этот базовый тип может быть c_int, c_long или c_longlong в зависимости от платформы. Тип c_intp определяется соответствующим образом в numpy.ctypeslib. Массив ctypes содержит форму базового массива.
  • strides (c_intp*self.ndim): Массив ctypes длиной self.ndim, где базовый тип такой же, как для атрибута shape. Этот массив ctypes содержит информацию о шагах из базового массива. Эта информация о шагах важна для показа того, сколько байтов нужно перескочить, чтобы получить следующий элемент в массиве.
  • data_as(obj): Возвращает указатель на данные, преобразованный в определенный объект c-types. Например, вызов self._as_parameter_ эквивалентен self.data_as(ctypes.c_void_p). Возможно, вы хотите использовать данные как указатель на массив ctypes с данными с плавающей точкой: self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
  • shape_as(obj): Возвращает кортеж формы как массив некоторого другого типа c-types. Например: self.shape_as(ctypes.c_short).
  • strides_as(obj): Возвращает кортеж шагов как массив некоторого другого типа c-types. Например: self.strides_as(ctypes.c_longlong).

Будьте осторожны при использовании атрибута ctypes, особенно для временных массивов или массивов, построенных на лету. Например, вызов (a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p) возвращает указатель на недействительную память, потому что массив, созданный как (a+b), удаляется перед следующей инструкцией Python. Вы можете избежать этой проблемы, используя либо c=a+b или ct=(a+b).ctypes. В последнем случае ct будет содержать ссылку на массив до тех пор, пока ct не будет удален или переназначен.

Если модуль ctypes недоступен, то атрибут ctypes объектов массивов все равно возвращает что-то полезное, но объекты ctypes не возвращаются, и вместо этого могут быть подняты ошибки. В частности, у объекта по-прежнему будет атрибут as parameter, который вернет целое число, равное атрибуту data.

Примеры

>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>

© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.ctypes.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API