Memory numpy数组在内存中是如何组织的？

我试图从一个模块中获取一些数据，这个模块是一个用ctypes包装的共享对象。 数据是一个数字数组，所以我使用numpy数组来存储数据。但我知道我 不明白numpy如何在内存中组织数组

如果我有一个C函数，它将填充如下数组：

int filler(int* a,int length){
        int i=0;
        for(i=0;i<length;i++){
                a[i]=i;
        }
        return 0;
}

但是我的输出是这样的

dtype=numpy.int16
[[0 0 1 0 2 0 3 0 4 0]]

如果int是32位，这是有意义的，但我假设C int是16位（x86 intel机器中openSUSE中的GCC）。 我尝试使用32位的数据类型运行，奇怪的是，我得到了我想要的结果：

dtype=numpy.int32
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]

为了弄清楚发生了什么，我使用int8运行，得到了以下结果：

dtype=numpy.int8
[[0 0 0 0 1 0 0 0 2 0]]

我确实看过numpy文档，但到目前为止我还没有找到答案

如果int是32，这就有意义了 位，但我想C int是16位 （x86 intel中openSUSE中的GCC） 机器）。我试着用数据类型运行 32位，奇怪的是我得到了 我想要的结果是：

一点也不奇怪：您的假设是错误的，您的机器是32位的，带有32位int和16位短int。。除非你正在做一些（相当令人钦佩的）逆向计算

检查sizeof（int）并乘以8，或者简单地将数字存储在int中并打印出来，以说服自己

dtype=numpy.int8
[[0 0 0 0 1 0 0 0 2 0]]