我正在尝试为我的商业图像处理库的 python 绑定编写一个快速的非复制接口。我实现了根据 memoryview() 看起来不错的新型缓冲区 api 协议：
import hirsch as H
import numpy as np
w,h = 7,5
img = H.HImage.GenImageConst('byte',w,h)
m = memoryview(img)
print 'ndim shape=',m.ndim,m.shape
# -> 2 (5L, 7L)
我不明白为什么 numpy 没有捕捉到这个接口？
a = np.array(img)
print 'ndim size shape=',a.ndim,a.size,a.shape
# -> 0 1 ()
我是在做错什么，还是我应该求助于使用 numpy 数组接口，虽然它复制了数据，但它仍然有效？
请注意，我使用的是 python 2.7
该np.array函数需要一个类似数组的对象，而不是缓冲区：
array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)创建一个数组。
object : array_like
一个数组，任何暴露数组接口的对象，一个__array__方法返回一个数组的对象，或者任何（嵌套的）序列。
如果你想从缓冲区创建一个数组，你应该使用np.frombuffer：
frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)将缓冲区解释为一维数组。
buffer : buffer_like
暴露缓冲区接口的对象。
目前，就 numpy 而言，您的对象是一个标量：
In [7]: a=np.array(1)
In [8]: a.ndim,a.size,a.shape
Out[8]: (0, 1, ())
你也可以试试np.asarray。我取得了成功，但我无法访问 hirsch，因此无法对其进行测试。
顺便说一句，Bakuriu 说得对：您正在创建一个类型为 (ndim 0, size 1) 的标量数组np.object。