利用ctypes获取numpy数组的指针方法

如下所示：

import numpy as np

from ctypes import *

a = np.asarray(range(16), dtype=np.int32).reshape([4,4])

if not a.flags['C_CONTIGUOUS']:

a = np.ascontiguous(a, dtype=a.dtype) # 如果不是C连续的内存，必须强制转换

a_ctypes_ptr = cast(a.ctypes.data, POINTER(c_int)) #转换为ctypes，这里转换后的可以直接利用ctypes转换为c语言中的int*，然后在c中使用

for i in range(16):

print(a_ctypes_ptr[i])

以上这篇利用ctypes获取numpy数组的指针方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-02-11

在用python进行图像处理时,有时需要遍历numpy数组,下面是遍历数组的方法: [rows, cols] = num.shape for i in range(rows - 1): for j in range(cols-1): print(num[j, i]) 以上这篇Python遍历numpy数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python Numpy 数组的初始化和基本操作 python中numpy包使用教程之

这个操作在numpy数组上的操作感觉有点麻烦,但是也没办法. 例如 a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 取 a 的 2 3 行, 1 2 列 c=[1,2] d =[0,1] 若写为 b = a[c,d] output: [4 8] 取的是 第二行第一列 和第三行第二列的数据 这并不是我们想要的结果. 正确做法是: b = a[c]先取想要的行数据 b = b[:,d] print(b) output: [[4 5] [7 8]] 这才是我们想要的结果.必须要经过这两

实际中,很多数据都是存为txt文件.csv文件等,但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的.本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法. 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

本文实例讲述了python获取元素在数组中索引号的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里python是通过index方法获取索引号的 li = ['a', 'b', 'new', 'D', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements'] print li.index("example") print li.index("new") print li.index("z") print "c&quo

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号. 以上这篇Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

本文实例讲述了Python实现找出数组中第2大数字的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目比较简单直接看实现即可,具体的注释在代码中都有: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:找出数组中第2大的数字 ''' def find_Second_large_num(num_list): ''''' 找出数组中第2大的数字 ''' #直接排序,输出倒数第二个数即可 tmp_list=sorted(num_lis

本文实例讲述了C++通过自定义函数找出一个整数数组中第二大数的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: const int MINNUMBER = -32767 ; //2字节的Int 0x8000-1, //4字节的Int 0x80000000-1 -2147483647 int find_sec_max( int data[] , int count) { int maxnumber = data[0] ; int sec_max = MINNUMBER ; for ( int i =

本文实例讲述了python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码非常有用,可以找到指定颜色相似的颜色,比如有一组8个颜色,现在给定一个rgb格式的演示,找出它与8个颜色中的哪一个最接近,如果你需要做一个按照图片颜色搜索图片的程序,这个就非常有用了. 复制代码 代码如下: from colorsys import rgb_to_hsv colors = dict(( ((196, 2, 51), "RED"), ((255, 165

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素 使用场景: 已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串 使用场景太绕了, 直接举例来说吧 随便举例: 按青岛城市的城区来说, 我数据库中存储的城区是个list:['市北区', '市南区', '莱州市', '四方区']等 从其它的数据来源得到一个城区是:市北 我怎么得到与市北相似相近的市北区 解决方案: In [1]: import difflib In [2]: cityar

python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同.在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu. numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型 list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b

实例如下所示: u = array([[1,2],[3,4]]) m = u.tolist() #转换为list m.remove(m[0]) #移除m[0] m = np.array(m) #转换为arra 以上这篇python实现list由于numpy array的转换就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法 python 中的list和array的不同之处及

本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

不同的数字之间使用 空格" ","$","*"等隔开,支持带小数点的字符串 NumArray=str2num(LineString,comment='#') 将字符串中的所有非Double类型的字符全部替换成空格 以'#'开头直至行尾的内容被清空 返回一维numpy.array数组 import numpy import scipy def str2num(LineString,comment='#'): from io import Strin