如何快速将C#的System.UInt16[,]二维数组转换为Python列表？

核心思路：直接操作连续内存块 #

C#的System.UInt16[,]是行优先连续存储的二维数组，无需逐元素遍历，直接读取整块内存是效率最高的方式。

方法1：基于pythonnet的内存拷贝实现 #

如果使用pythonnet（clr模块）调用C# DLL，结合.NET的Marshal类直接复制内存到Python，再转成目标格式：

import clr
import numpy as np
from System import UInt16
from System.Runtime.InteropServices import Marshal

# 假设已获取C#二维数组：csharp_array = ...
rows = csharp_array.GetLength(0)
cols = csharp_array.GetLength(1)

# 获取数组内存起始指针，计算总字节数
ptr = Marshal.UnsafeAddrOfPinnedArrayElement(csharp_array, 0)
total_bytes = rows * cols * 2  # UInt16占2字节

# 批量读取内存到字节对象
bytes_data = Marshal.Copy(ptr, bytearray(total_bytes), 0, total_bytes)
# 转numpy数组并重塑形状，最后转Python列表
np_array = np.frombuffer(bytes_data, dtype=np.uint16).reshape(rows, cols)
python_list = np_array.tolist()

方法2：用ctypes直接映射内存（已知内存地址时） #

如果能从C# DLL获取数组的原始内存地址，可通过ctypes直接映射内存，实现零拷贝转换：

import ctypes
import numpy as np

# 假设已获取数组内存地址ptr（整数）、行数rows、列数cols
ptr = ...
rows = ...
cols = ...

# 用ctypes创建指向目标内存的数组
c_array = (ctypes.c_uint16 * (rows * cols)).from_address(ptr)
# 映射为numpy数组并重塑，最后转列表
np_array = np.ctypeslib.as_array(c_array).reshape(rows, cols)
python_list = np_array.tolist()

效率提升原因 #

• 跳过逐元素遍历和类型转换，直接批量操作内存，时间复杂度从O(n*m)降至接近O(1)的内存拷贝/映射。
• numpy的frombuffer和as_array都是极低开销的操作，远快于fromiter或手动遍历。

注意事项 #

• 确保C#数组内存处于固定（pinned）状态，避免GC移动内存导致指针失效；使用pythonnet时UnsafeAddrOfPinnedArrayElement会自动处理固定逻辑。
• 仅适用于C#多维数组UInt16[,]，交错数组UInt16[][]内存不连续，无法用此方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zeitoun