如何从指针创建n-dim numpy数组？

Question

我读过关于numpy.frombuffer的内容，但找不到任何从指针创建数组的方法。

Answer 1

正如上面的评论所指出的，你可以使用numpy.ctypeslib.as_array ：

numpy.ctypeslib.as_array（obj，shape = None）

从ctypes数组或ctypes POINTER创建一个numpy数组。 numpy数组与ctypes对象共享内存。

如果从ctypes POINTER转换，则必须给出size参数。 如果从ctypes数组转换，则忽略size参数

所以让我们模仿一个C函数返回一个调用malloc的指针：

import ctypes as C
from ctypes.util import find_library
import numpy as np

SIZE = 10

libc = C.CDLL(find_library('c'))
libc.malloc.restype = C.c_void_p

# get a pointer to a block of data from malloc
data_pointer = libc.malloc(SIZE * C.sizeof(C.c_int))
data_pointer = C.cast(data_pointer,C.POINTER(C.c_int))

您现在可以将此指针指向的数据设置为numpy

new_array = np.ctypeslib.as_array(data_pointer,shape=(SIZE,))

并证明他们正在访问相同的内存：

new_array[:] = range(SIZE)

print "Numpy array:",new_array[:SIZE]
print "Data pointer: ",data_pointer[:SIZE]

应该输出：

Numpy array: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Data pointer:  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

最后要注意，numpy数组不拥有其内存，因此需要显式调用free来避免内存泄漏。

del new_array
libc.free(data_pointer)