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我正在包装一个 C 文件,以便我可以在 python 中使用它。 C 函数的输出是 double 组。我希望这是 python 中的一个 numpy 数组。我得到垃圾。下面是生成错误的示例。
首先是C文件(关注最后一个函数定义,其他都应该OK):
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <stdio.h>
static char module_docstring[] =
"docstring";
static char error_docstring[] =
"generate the error";
static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args);
static PyMethodDef module_methods[] = {
{"error", _aux_error, METH_VARARGS, error_docstring},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC init_tmp(void) {
PyObject *m = Py_InitModule3("_tmp", module_methods, module_docstring);
if (m == NULL)
return;
/* Load `numpy` functionality. */
import_array();
}
static PyObject *_aux_error(PyObject *self ,PyObject *args) {
double vector[2] = {1.0 , 2.0};
npy_intp dims[1] = { 2 };
PyObject *ret = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, (int)NPY_FLOAT , vector );
return ret;
}
编译正常(据我所知 - 我使用了一个编译所有内容的 python 脚本)。
在 python 中,我运行以下脚本来测试我的新模块:
try:
import _tmp
res = _tmp.error()
print(res)
except:
print("fail")
我在屏幕上看到的结果是垃圾。我尝试用 (int)NPY_FLOAT32, (int)NPY_FLOAT64, (int)NPY_DOUBLE
替换 (int)NPY_FLOAT
,但我仍然得到垃圾。我使用的是python2.7。
谢谢!!!
编辑:按照下面的回答,我将最后一个函数更改为:
static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args) {
double *vector = calloc(2, sizeof(double));
vector[0] = 1.0;
vector[1] = 2.0;
npy_intp *dims = calloc(1 , sizeof(npy_intp));
dims[1] = 2;
PyObject *ret = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, (int)NPY_FLOAT , &vector );
return ret;
}
现在 python 显示一个空数组。
最佳答案
尝试改变这个:
static PyObject *_aux_error(PyObject *self) {
为此:
static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args) {
Python 将传递 args
参数,即使您没有用它定义您的函数。
您的代码仍然存在根本问题。您已经使用位于堆栈上的数组 vector
创建了一个 numpy 数组。当 _aux_error
返回时,该内存将被回收并可能被重新使用。
您可以使用 PyArray_SimpleNew()
创建数组来分配 numpy 数组,然后将 vector
复制到数组的数据中:
static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args)
{
double vector[2] = {1.0 , 2.0};
npy_intp dims[1] = {2};
PyObject *ret = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_DOUBLE);
memcpy(PyArray_DATA(ret), vector, sizeof(vector));
return ret;
}
请注意,我将类型更改为 NPY_DOUBLE
; NPY_FLOAT
是 32 位浮点类型。
在评论中,您询问了关于在 _aux_error
中动态分配内存的问题。下面是可能有用的示例变体。数组的长度仍然硬编码在 dims
中,因此它不是完全通用的,但它可能足以解决评论中的问题。
static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args)
{
double *vector;
npy_intp dims[1] = {5};
npy_intp k;
PyObject *ret = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_DOUBLE);
vector = (double *) PyArray_DATA(ret);
/*
* NOTE: Treating PyArray_DATA(ret) as if it were a contiguous one-dimensional C
* array is safe, because we just created it with PyArray_SimpleNew, so we know
* that it is, in fact, a one-dimensional contiguous array.
*/
for (k = 0; k < dims[0]; ++k) {
vector[k] = 1.0 + k;
}
return ret;
}
关于python - 用 C 扩展 python,返回 numpy 数组给出垃圾,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27829946/
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