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我有一个不包含数据值的 numpy 数组。我屏蔽了那些没有数据的值，这样它们就不会影响我的计算：

    array = numpy.ma.masked_values(array, options['ndv'], copy=False)

然后我使用 memmove 将 numpy 数组放入共享的 ctypes 数组中：

def ndarray_to_shmem(array):
    """ Converts a numpy.ndarray to a multiprocessing.Array object.

    The memory is copied, and the array is flattened.
    """
    arr = array.reshape((-1, ))
    data = RawArray(_numpy_to_ctypes[array.dtype.type], 
                                    arr.size)
    ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))
    return data

它返回以下堆栈跟踪：

ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))
ctypes.ArgumentError: argument 2: <type 'exceptions.TypeError'>: wrong type

是否可以使用 memmove 将屏蔽数组移动到共享的 ctypes 数组中？

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首先，您需要更改此行：

ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))

看起来像这样：

ctypes.memmove(data, array.data[:].ctypes.data, len(array.data))

其次，ctypes.memmove 不了解掩码数组。相反，只需将蒙版区域设置为 nan 进行复制：

masked = array.copy()
masked[array == options['ndv']] = np.nan

...

ctypes.memmove(data, masked.ctypes.data, len(masked))
于 2012-08-08T00:27:51.097 回答