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我有可变数量的 numpy 数组,我想将它们传递给 C 函数。我设法传递了每个单独的数组(使用 <ndarray>.ctypes.data_as(c_void_p)
),但数组的数量可能会有很大差异。
我以为我可以在列表中传递所有这些“指针”并使用 PyList_GetItem()
C 代码中的函数。它就像一个魅力,除了所有元素的值不是我通常在作为函数参数传递时得到的指针。
虽然,如果我有:
from numpy import array
from ctypes import py_object
a1 = array([1., 2., 3.8])
a2 = array([222.3, 33.5])
values = [a1, a2]
my_cfunc(py_object(values), c_long(len(values)))
void my_cfunc(PyObject *values)
{
int i, n;
n = PyObject_Length(values)
for(i = 0; i < n; i++)
{
unsigned long long *pointer;
pointer = (unsigned long long *)(PyList_GetItem(values, i);
printf("value 0 : %f\n", *pointer);
}
}
ctypes.byref()
,
ctypes.pointer()
等。但我似乎无法检索真正的指针值。我什至对
c_void_p()
转换的值有印象被截断为 32 位...
最佳答案
在花了几个小时阅读许多页面的文档和挖掘 numpy 包含文件之后,我终于设法准确地理解了它是如何工作的。由于我花费了大量时间来寻找这些确切的解释,因此我提供以下文本作为避免任何人浪费时间的一种方式。
我重复这个问题:
How to transfer a list of numpy arrays, from Python to C
from numpy import array
from ctypes import c_long
values = array([1.0, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5])
my_c_func(values.ctypes.data_as(c_void_p), c_long(values.size))
C 代码可能如下所示:
void my_c_func(double *value, long size)
{
int i;
for (i = 0; i < size; i++)
printf("%ld : %.10f\n", i, values[i]);
}
这很简单......但是如果我有可变数量的数组怎么办?当然,我可以使用解析函数参数列表的技术(Stackoverflow 中有很多示例),但我想做一些不同的事情。
Any member of a list/tuple/dictionary is a Python object... on the C side of the code !
from numpy import array
my_list = (array([1.0, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]),
array([2.9, 3.8. 4.7, 5.6]))
my_c_func(py_object(my_list))
好吧,您不需要更改列表中的任何内容,但您需要指定将列表作为 PyObject 参数传递。
void my_c_func(PyObject *list)
{
int i, n_arrays;
// Get the number of elements in the list
n_arrays = PyObject_Length(list);
for (i = 0; i LT n_arrays; i++)
{
PyArrayObject *elem;
double *pd;
elem = PyList_GetItem(list,
i);
pd = PyArray_DATA(elem);
printf("Value 0 : %.10f\n", *pd);
}
}
解释 :
PyList_GetItem()
总是 返回一个 PyObject(实际上是一个 void *
)PyArray_DATA()
检索指向数据数组的指针。宏。 PyList_GetItem()
返回一个 PyObject *,但是,如果你查看 Python.h 和 ndarraytypes.h,你会发现它们都被定义为(我已经扩展了宏!):
typedef struct _object {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
而 PyArrayObject... 是完全一样的。不过,在这个级别上它是完全可以互换的。两个对象都可以访问 ob_type 的内容,并包含操作任何通用 Python 对象所需的一切。我承认我在调查期间曾使用过其中一名成员。结构成员 tp_name 是包含对象名称的字符串……以明文形式显示;相信我,它有帮助!这就是我发现每个列表元素包含的内容的方式。
PyArray_DATA()
宏定义为:
#define PyArray_DATA(obj) ((void *)((PyArrayObject_fields *)(obj))->data)
在那里,它正在转换
PyArayObject *
作为
PyArrayObject_fields *
这个最新的结构很简单(简化和宏扩展!):
typedef struct tagPyArrayObject_fields {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
char *data;
int nd;
npy_intp *dimensions;
npy_intp *strides;
PyObject *base;
PyArray_Descr *descr;
int flags;
PyObject *weakreflist;
} PyArrayObject_fields;
如您所见,结构的前两个元素与 PyObject 和 PyArrayObject 相同,但可以使用此定义处理其他元素。直接访问这些元素很诱人,但这是一种非常糟糕和危险的做法,
强烈劝阻 .您必须宁愿使用宏,并且不要打扰所有这些结构中的细节和元素。我只是想你可能会对一些内部人员感兴趣。
Note that all PyArrayObject macros are documented in http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.array.html
For instance, the size of a PyArrayObject can be obtained using the macro
PyArray_SIZE(PyArrayObject *)
关于python - 从 Python : passing list of numpy pointers 调用 C,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26384129/
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