Spec-Zone.ru › NumPy 1.15

numpy.ma.MaskedArray.ctypes

MaskedArray.ctypes

Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes.

Этот атрибут создаёт объект, который облегчает 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 общей библиотеки.

Параметры:
None
Возвращает:
c : Python object

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

См. также

numpy.ctypeslib

Примечания

Ниже приведены публичные атрибуты этого объекта, которые были задокументированы в «Руководстве по NumPy» (мы опустили незадокументированные публичные атрибуты, а также задокументированные частные атрибуты):

  • data: Указатель на область памяти массива в виде целого числа Python. Эта область памяти может содержать данные, которые не выровнены или не имеют правильного порядка байтов. Область памяти может даже не быть доступной для записи. Флаги массива и тип данных этого массива должны соблюдаться при передаче этого атрибута в произвольный C-код, чтобы избежать проблем, которые могут включать сбой Python. Пользователь должен быть внимательным! Значение этого атрибута точно такое же, как self._array_interface_[‘data’][0].
  • shape (c_intp*self.ndim): Массив ctypes длины self.ndim, где базовый тип — целое число C, соответствующее dtype(‘p’) на данной 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 длины 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 демонстрации того, сколько байтов необходимо перейти, чтобы получить следующий элемент в массиве.
  • data_as(obj): Возвращает указатель данных, преобразованный в определённый 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 запятой: self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
  • shape_as(obj): Возвращает кортеж shape как массив другого типа c-types. Например: self.shape_as(ctypes.c_short).
  • strides_as(obj): Возвращает кортеж strides как массив другого типа c-types. Например: self.strides_as(ctypes.c_longlong).

Будьте осторожны при использовании атрибута ctypes, особенно при работе с временными массивами или массивами, созданными 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), освобождается 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 удалён или переназначен.

Если модуль ctypes недоступен, то атрибут ctypes объектов массивов всё ещё возвращает что-то полезное, но объекты ctypes не возвращаются, а вместо этого могут быть вызваны ошибки. В частности, объект всё ещё будет иметь атрибут as parameter, который вернёт 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>

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.ctypes.html

Spec-Zone.ru

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