我能在代码中发现的一个问题是浮点数的大小。
注意，作为一个指针，你传递给函数的numpy数据的指针并不重要，比如我，我习惯于以arr.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)的形式传递数据。
这是动态的，所以C编译器不可能检查任何东西，而且，至少在这个例子中，没有动态检查，也没有意义把这个numpy数组数据当作指向这个类型的指针。
因此，正确地或不正确地说，作为POINTER，你想传递一个numpy数组给一个函数，期望一个浮点数 *，并不能保护你免受错误。
这也不意味着任何转换，指针只是传递给C函数，由它来正确解释，这是静态完成的，当你输入参数float *时。
因此，在代码中（你似乎很想知道），你不能确保C函数得到它所期望的一堆float，不管怎样，C函数将得到一个指向numpy数据的指针。
代码中的问题是x_spots中的数据不是float（如单词float的C含义;即32位浮点数）。它们很可能是双精度数
我说“最有可能”是因为我不是不同python解释器的Maven，我知道，根据解释器的不同，原生float类型的python可能是float32，或者float64，甚至是其他类型的，在最经典的CPython中，它们是float64。我也不确定当dtypes是原生类型float时，对numpy意味着什么。但是，使用我的cpython，一个np.array([1,2,3], dtype=float)是一个由float64组成的numpy数组。所以，不是100%确定这是否是一个确定的事情，或者是否存在一个python解释器，在其中该数组将由float32组成。因为我不确定，无论如何，我从来不用float作为dtype的参数，我用np.float32或np.float64。
但是，最有可能（甚至可以肯定）您的x_spots是由float64组成的。
然后，当你传递x_spots.ctypes.data_as(POINTER(...))时，你所说的指针是什么并不重要，指针将是指向那些float64的指针。也就是说，用C语言来说，指向double。你的C函数将把它当作指向float的指针（没有任何警告：警告发生在编译时，我们已经过去了）。
说来话长但结论是要么你

• 修改你的C函数，接受double *作为参数，对于你的，可能是64位的计算机，这可能是最好的方法，但是你好像说你不能修改C函数
• 因此，您也可以确保数据由float（C语言的意思）组成，即使用dtype=np.float32创建x_spots。

请注意，即使您选择第一种情况（double *），也最好将dtype更改为显式设置为np.float64。
一旦你这样做了，不管你是以x_spots.ctypes.data_as(c_void_p)，x_spots.ctypes.data_as(POINTER(c_float))，x_spots.ctypes.data_as(POINTER(c_double))，甚至x_spots.ctypes.data_as(POINTER(c_char))的形式传递参数。
（当然，我强烈建议您不要使用错误类型POINTER() arg，但这是为了代码的可读性;从执行变更的Angular 来看，它不会改变结果）
所以

• 将C函数的参数类型从float *更改为double *
• 或者，将numpy数组的dtype从float更改为np.float32

下面是一个使用numpy将C float作为参数传递的最小示例。这是OP将其应用于其函数的练习。注意，C函数必须假定为固定大小，或者以某种形式传递数组的长度。
还要注意，dtype被声明为ct.c_float，因为Python float通常是64位的，而C float通常是32位的。

• • 测试c**

#include <stdio.h>

__declspec(dllexport) // for Windows
void func(float* p, size_t size) {
    for(size_t i = 0; i < size; ++i)
        printf("p[%zu] = %f\n", i, p[i]);
}

• • 测试. py**

import ctypes as ct
import numpy as np

dll = ct.CDLL('./test')
# The helper function "ndpointer" can declare the expected type
# and either number of dimensions expected or the shape of the
# numpy array.  ctypes will then require that array and type check
# the parameter. 
dll.func.argtypes = np.ctypeslib.ndpointer(dtype=ct.c_float, ndim=1),
dll.func.restype = None

x_spots = np.arange(-1, 2, 1, dtype=ct.c_float)
dll.func(x_spots, len(x_spots))

输出：

p[0] = -1.000000
p[1] = 0.000000
p[2] = 1.000000