尝试将带有 ctypes 的 numpy 数组转换为 C 会导致分段错误答案

【问题标题】：Trying to convert numpy array with ctypes to C gives Segmentation fault尝试将带有 ctypes 的 numpy 数组转换为 C 会导致分段错误
【发布时间】：2017-09-04 12:32:54
【问题描述】：

所以我的问题是我试图将图像数据转换为连续数组以将其传递给 C 库，但由于某种原因 numpy 在太长的数组上给出了分段错误。看例子

data =  np.ascontiguousarray(np.array([1]*10000, dtype=np.float32)/255).ctypes.data_as(POINTER(c_float))
print data.contents.value # ok

data =  np.ascontiguousarray(np.array([1]*1000000, dtype=np.float32)/255).ctypes.data_as(POINTER(c_float))
print data.contents.value #giving segmentation fault

【问题讨论】：

我不熟悉这些库，但你可能在 numpy 中发现了一个错误。

标签： python c numpy ctypes

【解决方案1】：

我相信这是因为在您的单行构造中，numpy 数组对象没有对它的引用，所以它正在被垃圾收集，然后您试图取消引用一个悬空指针。我尝试了您的代码并通过将行分成两行来避免段错误 - 一行创建 numpy 数组，然后第二行获取指向底层存储的指针：

x = np.ascontiguousarray(np.array([1]*10000000, dtype=np.float32)/255)
data = x.ctypes.data_as(POINTER(c_float))
print data.contents.value # no more segmentation fault

我猜更大的内存块被更积极地收集，因此行为的差异取决于大小。我还必须增加内存大小才能让我的机器出现段错误。

【讨论】：