C-Types外部功能接口

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

numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj) source
从numpy数组创建并返回ctypes对象。实际上接受了暴露array_interface的任何东西。
numpy.ctypeslib.ctypes_load_library (*args, **kwds) source
不推荐使用ctypes_load_library，而是使用load_library！

可以使用 lib = ctypes.cdll [<full_path_name style="color: rgb(51, 68, 85); box-sizing: border-box;">]加载库</full_path_name>

但是存在跨平台的考虑因素，例如库文件扩展，以及Windows将只加载它找到的具有该名称的第一个库。为方便起见，NumPy提供load_library函数。
- Parameters:
  - libname : str
    库的名称，可以将“lib”作为前缀，但不带扩展名。
  - loader_path : str
    提供这个库的路径
- Returns:
  - ctypes.cdll[libpath] : library object
    一个ctypes库对象
- Raises:
  - OSError
    如果没有具有预期扩展名的库，或者库有缺陷且无法加载。
numpy.ctypeslib.load_library(libname, loader_path) source
可以使用>>> lib = ctypes.cdll [<full_path_name style="color: rgb(51, 68, 85); box-sizing: border-box;">]加载库</full_path_name>

但是存在跨平台的考虑因素，例如库文件扩展，以及Windows将只加载它找到的具有该名称的第一个库。为方便起见，NumPy提供load_library函数。
- Parameters:
  - libname : str
    库的名称，可以将“lib”作为前缀，但不带扩展名。
  - loader_path : str
    提供这个库的路径
- Returns:
  - ctypes.cdll[libpath] : library object
    一个ctypes库对象
- Raises:
  - OSError
    如果没有具有预期扩展名的库，或者库有缺陷且无法加载。
numpy.ctypeslib.ndpointer (dtype=None, ndim=None, shape=None, flags=None) source
数组检查restype / argtypes。

ndpointer实例用于描述restypes和argtypes规范中的ndarray。这种方法比使用“POINTER（c_double）”更灵活，因为可以指定几个限制，这些限制在调用ctypes函数时得到验证。这些包括数据类型，维度数量，形状和标志。如果给定的数组不满足指定的限制，则引发“TypeError”。
- Parameters:
  - dtype : 数据类型，可选
    数组数据类型
  - ndim : int, 可选
    数组维数。
  - shape : 整数元组，可选
    阵列形状。
  - flags : str的str或tuple
    - 数组标志; 可能是以下一种或多种：
      - C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS
      - F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN
      - OWNDATA / O
      - WRITEABLE / W
      - ALIGNED / A
      - WRITEBACKIFCOPY / X
      - UPDATEIFCOPY / U
- Returns:
  - klass : ndpointer类型对象
    一个类型对象，它是一个包含dtype，ndim，shape和flags信息的_ndtpr实例。
- Raises:
  - TypeError
    如果给定的数组不满足指定的限制。

例子

>>> clib.somefunc.argtypes = [np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64,
...                                                  ndim=1,
...                                                  flags='C_CONTIGUOUS')]
... 
>>> clib.somefunc(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64))
...

原文：https://www.numpy.org.cn/reference/routines