python - 如何将 NumPy 数组与 ctypes 一起使用？

Question

我仍在使用 ctypes 为我的 c 代码编写 python 接口(interface)。今天我用 python 版本替换了我的文件读取功能，它是由其他人使用 NumPy 编写的。 “旧”c 版本是使用 byref(p_data) 而 p_data=PFloat() 调用的(见下文)。 main 函数接受 p_data。

旧文件阅读:

p_data=POINTER(c_float)
foo.read(filename,byref(p_data))
result=foo.pymain(p_data)

另一方面，python 文件读取函数返回一个 NumPy 数组。我现在的问题是:

如何将 NumPy 数组转换为 POINTER(c_float)？

我用谷歌搜索，但只找到了相反的方向:C arrays through ctypes accessed as NumPy arrays和我不明白的事情:C-Types Foreign Function Interface (numpy.ctypeslib)

[更新]更正了示例代码中的一个错误

Answer 1

您的代码看起来有些困惑 -- ctypes.POINTER() 创建一个新的 ctypes 指针 class，而不是 ctypes 实例。无论如何，将 NumPy 数组传递给 ctypes 代码的最简单方法是使用 numpy.ndarray 的 ctypes 属性的 data_as 方法。首先确保基础数据是正确的类型。例如:

import ctypes
import numpy
c_float_p = ctypes.POINTER(ctypes.c_float)
data = numpy.array([[0.1, 0.1], [0.2, 0.2], [0.3, 0.3]])
data = data.astype(numpy.float32)
data_p = data.ctypes.data_as(c_float_p)