在python中，使用ctypes访问强制转换为int数组指针的变量时出现问题

我有一个C代码，它使用一个变量

data

，这是一个用大小可变的malloc创建的大型2d数组。现在我必须编写一个接口，以便可以从Python中调用C函数。我用ctypes来做这个

C代码：

FOO* pytrain(float **data){
    FOO *foo = foo_autoTrain((float (*)[])data);
    return foo;
}

与

Python代码：

autofoo=cdll.LoadLibrary("./libfoo.so")
... data gets filled ...
foo = autofoo.pytrain(pointer(pointer(p_data)))

我的问题是，当我试图访问foo_autoTrain中的

数据时，我只会得到
0.0
或其他随机值，随后会出现seg故障。那么，如何在Python中将
float（*）[]）数据传递给foo_autoTrain呢

如果我对问题的某些部分描述得不够充分，请毫不犹豫地指出。
在我看来，这个问题是对多维数组在C中如何工作的错误理解。
a[r][C]
这样的表达式可能意味着两种情况之一，具体取决于
a
的类型。如果
a
的类型为
float**
，则表达式将表示双指针偏移解引用，如果长时间执行，则类似于此：

float *row = a[r]; // First dereference yields a pointer to the row array
return row[c]      // Second dereference yields the value

如果
a
的类型改为
float（*）[ncols]
，则表达式将成为将连续的一维内存区域塑造为多维数组的简写形式：

float *flat = (float *)a;
return flat[(r * ncols) + c]; // Same as a[r][c]

因此，在C代码中，
pytrain（）
的参数类型应该是
float*
或
float（*）[ncols]
，并且Python代码应该如下所示（假设对数组数据使用NumPy）：

如果您实际上正在使用NumPy，请查看

float *flat = (float *)a;
return flat[(r * ncols) + c]; // Same as a[r][c]

c_float_p = ctypes.POINTER(ctypes.c_float)
autofoo.pytrain.argtypes = [c_float_p]
data = numpy.array([[0.1, 0.1], [0.2, 0.2], [0.3, 0.3]], dtype=numpy.float32)
data_p = data.ctypes.data_as(c_float_p)
autofoo.pytrain(data_p)