复杂数组

xhz

NumPy-风格：形状和步幅
NumPy 风格数组的逻辑结构由 itemsize 、 ndim 、 shape 和 strides 定义。

如果 ndim == 0 ， buf 指向的内存位置被解释为大小为 itemsize 的标量。这时， shape 和 strides 都为 NULL。

如果 strides 为 NULL，则数组将被解释为一个标准的 n 维 C 语言数组。否则，消费者程序必须按如下方式访问 n 维数组：

ptr = (char *)buf + indices[0] * strides[0] + ... + indices[n-1] * strides[n-1];
item = *((typeof(item) *)ptr);
如上所述，buf 可以指向实际内存块中的任意位置。输出者程序可以用该函数检查缓冲区的有效性。

def verify_structure(memlen, itemsize, ndim, shape, strides, offset):
    """Verify that the parameters represent a valid array within
       the bounds of the allocated memory:
           char *mem: start of the physical memory block
           memlen: length of the physical memory block
           offset: (char *)buf - mem
    """
    if offset % itemsize:
        return False
    if offset < 0 or offset+itemsize > memlen:
        return False
    if any(v % itemsize for v in strides):
        return False

    if ndim <= 0:
        return ndim == 0 and not shape and not strides
    if 0 in shape:
        return True

    imin = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
               if strides[j] <= 0)
    imax = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
               if strides[j] > 0)

    return 0 <= offset+imin and offset+imax+itemsize <= memlen