python - 2.x中Py_buffer的 "multi-dimensional array"有什么用？

Question

http://docs.python.org/2/c-api/buffer.html

int ndim

The number of dimensions the memory represents as a multi-dimensional array. If it is 0, strides and suboffsets must be NULL.

这在现实世界中的用途是什么？它是否用于分散收集向量缓冲区？

Answer 1

使用 ndim 和 shape 主要用于多维固定形状数组。例如，如果你想构建类似 NumPy 的东西从头开始，您可以围绕缓冲区 API 构建它。还有一些变体可以简化 NumPy、PIL 和包装典型 C 和 Fortran 数组处理库的模块。

如果您往下读一点，接下来的两个值都表示“有关更多信息，请参阅 complex arrays”。如果您单击该链接，它会为您提供一个执行类似 NumPy 的示例，并描述它是如何工作的。

另见 PEP 3118出于某种原因。

它不是(主要)用于锯齿状数组，如分散/聚集用途。虽然您可以为此使用 PIL 样式的子偏移，但通常只使用缓冲区列表或数组更简单(当然，除非您尝试与 PIL 交互)。

(旧式缓冲区 API 确实支持一种专门为类似分散/聚集的使用而设计的模式，但它在 Python 3.x 中被删除，并且在 2.6+ 中弃用了 3. x API 被向后移植，主要是因为没有人使用过它。)