1、如何獲取numpy數(shù)組元素的真實地址？

在Python編程中，numpy是一個很好用的擴展程序庫，將其與SciPy庫和 Matplotlib繪圖庫一起使用，可構(gòu)成一個強大的類似于Matlab的科學計算環(huán)境，有助于我們通過 Python 學習數(shù)據(jù)科學或者機器學習。在Python中，當你定義了一個numpy類型的數(shù)組后，它內(nèi)部元素的真實地址如何獲得呢？

這里可以通過numpy數(shù)組的“__array_interface__”接口得到。

比如下面的例子：

import numpy as np 

from ctypes import * 

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.uint8) 

print(a.__array_interface__['data'])

上面程序定義了一個numpy類型的數(shù)組a，運行后得到：

(1883707159072, False)

接口“__array_interface__”返回一個包含兩個元素的元組，其第1個元素即為a數(shù)組內(nèi)部元素存放的真實地址，第2個元素標明了該數(shù)組是否為“只讀”屬性。

2、如何與ctypes庫創(chuàng)建的數(shù)組共享內(nèi)存空間？

對于Python編程人員來說，ctypes庫也是使用率比較高的一個庫，當調(diào)用第三方提供的動態(tài)庫鏈接庫函數(shù)時，它經(jīng)常用于定義與C語言兼容的數(shù)據(jù)類型變量，作為Python語言與C語言進行數(shù)據(jù)交互的橋梁。

那么，如何使用ctypes庫定義一個與numpy共享內(nèi)存空間的數(shù)組變量呢？

仍以上面的例子，定義一個uint8類型的數(shù)組b，與a數(shù)組共享內(nèi)存區(qū)域，可使用下面的代碼：

b = (c_uint8*len(a)).from_address(a.__array_interface__['data'][0]) 

print('a =', a, '\nb =', b[:])

運行后得到：

a = [1 2 3 4 5] 

b = [1, 2, 3, 4, 5]

可見，使用ctypes庫的from_address函數(shù)定義了一個與a同地址的數(shù)組b，打印出b的元素值后，其初始元素值確實與數(shù)組a相同。

下面驗證一下，數(shù)組a和b里面的元素是否真正的占用同一個內(nèi)存區(qū)域。

先改變數(shù)組a中第1個元素的值，運行下面的代碼：

a[0] = 10 

print('a =', a, '\nb =', b[:]}])

其運行結(jié)果為：

a = [10 2 3 4 5] 

b = [10, 2, 3, 4, 5]

可見，將數(shù)組a中的第一個元素的值由1改成10后，b數(shù)組中第一個元素也同步改變成10了。

緊接著，再改變b數(shù)組中第二個元素的值，由2改為20：

b[1] = 20 

print('a =', a, '\nb =', b[:])

其運行結(jié)果為：

a = [10 20 3 4 5] 

b = [10, 20, 3, 4, 5]

顯然，數(shù)組a中第二個元素的值也同步改變?yōu)?0了。

因此，數(shù)組a與數(shù)組b確實是占用的同一個內(nèi)存地址空間。

另外，也可以通過數(shù)組b再定義一個與b共享內(nèi)存區(qū)域的numpy數(shù)組c，使用下面的代碼即可：

c = np.frombuffer(b, dtype=np.uint8)

大家可以自行驗證數(shù)組a、b、c是否為同一個內(nèi)存空間。

3、結(jié)論

上面的例子表明，在Python編程中，numpy類型的數(shù)組與ctypes類型的數(shù)組可以進行互換，比如，可以使用numpy庫進行復雜的運算后，再轉(zhuǎn)換成ctypes類型的數(shù)組，傳遞到第3方的動態(tài)庫dll函數(shù)中作進一步的處理，這樣，在某些場合下，既能使用numpy庫的強大運算功能，又可以使用第三方庫，來實現(xiàn)我們特定的處理需求。