如何使用CTYPE指定Numpy数组的内存地址

Question

我想构建一个从特定的内存地址开始的numpy数组。我该怎么做？我认为该解决方案涉及ctypes，但我无法从文档中弄清楚。

更多详细信息和上下文

我想创建许多数组，其值都在顺序内存地址。例如，两个尺寸2个数组，其中第一个数组的第一个MEM地址为n，第二个数组的最后一个MEM地址为N 3。我可以通过制作一个尺寸4数组并将其切片来实现相同的影响。。但是，我想将数组构造函数称为每个"切片"的单独时间。我正在尝试在某个C库中跟踪错误。

Answer 1

制作10个字节的数组：

In [287]: x = np.arange(10, dtype=np.uint8)
In [288]: x
Out[288]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=uint8)
In [289]: x.__array_interface__
Out[289]: 
{'data': (155596184, False),
 'descr': [('', '|u1')],
 'shape': (10,),
 'strides': None,
 'typestr': '|u1',
 'version': 3}
In [290]: x.data
Out[290]: <memory at 0xaec88f34>

使用相同的数据缓冲区使用ndarray制作另一个数组，但有一个偏移：

In [291]: y=np.ndarray(shape=(3,), dtype=x.dtype, buffer=x.data, offset=3)
In [292]: y
Out[292]: array([3, 4, 5], dtype=uint8)
In [293]: y.__array_interface__
Out[293]: 
{'data': (155596187, False),
 'descr': [('', '|u1')],
 'shape': (3,),
 'strides': None,
 'typestr': '|u1',
 'version': 3}

这看起来与3个元素相同：

In [294]: z=x[3:6]
In [295]: z
Out[295]: array([3, 4, 5], dtype=uint8)
In [296]: z.__array_interface__
Out[296]: 
{'data': (155596187, False),
 'descr': [('', '|u1')],
 'shape': (3,),
 'strides': None,
 'typestr': '|u1',
 'version': 3}

如果我了解更多有关指定内存地址的信息，那么我可能只使用buffer参数可以通过，而默认为0 offset。但是从您的添加中，使用offset可能只是您想要的。