Spec-Zone.ru › NumPy 1.16

C-типы интерфейса внешних функций (numpy.ctypeslib)

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

Создать массив NumPy из массива или указателя ctypes.

Массив NumPy разделяет память с объектом ctypes.

Параметр shape должен быть задан при преобразовании из указателя ctypes. Параметр shape 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 устарело, используйте load_library вместо него!

Загрузить библиотеку можно так: >>> lib = ctypes.cdll[<полный_путь_к_файлу>]

Но есть платформенно-зависимые соображения, такие как расширения файлов библиотек, плюс тот факт, что Windows просто загрузит первую библиотеку с таким именем, которую найдет. NumPy предоставляет функцию load_library для удобства.

Параметры:
libname : str

Имя библиотеки, которое может иметь префикс «lib», но без расширения.

loader_path : str

Путь к библиотеке.

Возвращает:
ctypes.cdll[libpath] : library object

Объект библиотеки ctypes

Исключения:
OSError

Если библиотеки с ожидаемым расширением нет или библиотека некорректна и не может быть загружена.

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

Загрузить библиотеку можно так: >>> lib = ctypes.cdll[<полный_путь_к_файлу>]

Но есть платформенно-зависимые соображения, такие как расширения файлов библиотек, плюс тот факт, что Windows просто загрузит первую библиотеку с таким именем, которую найдет. NumPy предоставляет функцию load_library для удобства.

Параметры:
libname : str

Имя библиотеки, которое может иметь префикс «lib», но без расширения.

loader_path : str

Путь к библиотеке.

Возвращает:
ctypes.cdll[libpath] : library object

Объект библиотеки ctypes

Исключения:
OSError

Если библиотеки с ожидаемым расширением нет или библиотека некорректна и не может быть загружена.

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

Проверка массивов типа restype/argtypes.

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

Параметры:
dtype : data-type, optional

Тип данных массива.

ndim : int, optional

Количество измерений массива.

shape : tuple of ints, optional

Форма массива.

flags : str or tuple of str

Флаги массива; могут быть одним или несколькими из:

  • C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS
  • F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN
  • OWNDATA / O
  • WRITEABLE / W
  • ALIGNED / A
  • WRITEBACKIFCOPY / X
  • UPDATEIFCOPY / U
Возвращает:
klass : ndpointer type object

Объект типа, который является экземпляром _ndtpr, содержащим информацию о dtype, ndim, shape и флагах.

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))
... 

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/routines.ctypeslib.html

Spec-Zone.ru

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