如何在Cython 3.0+中获取memoryview底层数据的指针？

在Cython 3.0+版本中，直接访问ndarray.data已被弃用，以下是两种符合NPY_1_7 C-API和Cython 3.0+规范的获取底层数据指针的方法：

方法一：通过memoryview直接获取指针（推荐） #

利用Cython对memoryview的原生支持，直接通过取地址运算符&获取底层数据指针，这是最简洁且符合新API的方式：

import numpy as np

def main():
    arr = np.zeros((10,), dtype=np.float64)
    # 将ndarray转为memoryview，再获取指针
    cdef double[:] mv = arr
    cdef double* arr_data = &mv[0]
    
    do_something_to_arr_data_in_cythonorcpp(arr_data)
    print(arr)

cdef do_something_to_arr_data_in_cythonorcpp(double* arr_data):
    for idx in range(10):
        arr_data[idx] += idx

说明：

• 先将ndarray转换为指定类型的memoryview（double[:]对应float64类型的一维数组）
• 通过&mv[0]直接获取数组首元素的指针，该指针可直接传递给C/C++风格的函数

方法二：使用Numpy C-API的PyArray_DATA宏（兼容NPY_1_7） #

如果需要更贴近Numpy底层C-API的实现，可以使用PyArray_DATA宏来获取指针，这种方式完全符合NPY_1_7规范：

import numpy as np
# 导入Numpy的C-API头文件
cimport numpy as np

def main():
    arr = np.zeros((10,), dtype=np.float64)
    # 通过PyArray_DATA获取底层数据指针
    cdef double* arr_data = <double*>np.PyArray_DATA(arr)
    
    do_something_to_arr_data_in_cythonorcpp(arr_data)
    print(arr)

cdef do_something_to_arr_data_in_cythonorcpp(double* arr_data):
    for idx in range(10):
        arr_data[idx] += idx

说明：

• 需要通过cimport numpy导入Numpy的C-API定义
• PyArray_DATA宏会直接返回ndarray底层数据的void*指针，需要通过显式类型转换<double*>转为对应的数据类型指针

注意事项 #

• 确保ndarray的 dtype 与指针类型匹配（比如float64对应double*，float32对应float*）
• 如果处理多维数组，需要自行计算元素的内存偏移（可以结合PyArray_STRIDES宏获取步长）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ajl123