通过二维数组numpy的使用ctypes的ç

问题描述

什么是传递一个numpy的2D正确的方式 - 阵列使用ctypes的C函数？
我目前的做法至今（导致段错误）：

C code：

 无效测试（双** in_array，INT N）{
    INT I，J;
        对于（i = 0; I＆LT; N;我++）{
            为（J = 0; J＆LT; N; J ++）{
                的printf（％E \\ t的，in_array [I] [J]）;
        }
        的printf（\\ n）;
    }
}
 

蟒蛇code：

 从ctypes的导入*
进口numpy.ctypeslib作为npctarray_2d_double = npct.ndpointer（DTYPE = np.double，NDIM = 2，旗帜='毗连'）
liblr = npct.load_library（'libtest.so'，'./src'）liblr.test.restype =无
liblr.test.argtypes = [array_2d_double，c_int的]X = np.arange（100）.reshape（（10,10））。astype（np.double）
liblr.test（X，10）
 

解决方案

这可能是一个迟到的答案，但我终于得到了它的工作。一切归功于Sturla莫尔登在此链接。

最关键的是，请注意，双** 是类型的数组 np.uintp 。因此，我们有

  XPP =（x.ctypes.data + np.arange（x.shape [0]）* x.strides [0]）。astype（np.uintp）
doublepp = np.ctypeslib.ndpointer（DTYPE = np.uintp）
 

然后用 doublepp 作为类型，通 XPP 。请参见全code连接。

在C code：

  // dummy.c
＃包括LT＆;＆stdlib.h中GT;__declspec（dllexport）的无效​​foobar的（const int的男，const int的N，常量
双** X，双** Y）
{
    为size_t I，J;
    对于（i = 0; I＆LT;米;我++）
        为（J = 0; J＆LT; N; J ++）
            Y [I] [J] = X [I] [J]。
}
 

Python的code：

 ＃test.py
导入numpy的是NP
从numpy.ctypeslib进口ndpointer
进口ctypes的_doublepp = ndpointer（DTYPE = np.uintp，NDIM = 1，旗帜='C'）_DLL = ctypes.CDLL（'dummy.dll'）_foobar = _dll.foobar
_foobar.argtypes = [ctypes.c_int，ctypes.c_int，_doublepp，_doublepp]
_foobar.restype =无高清foobar的（X）：
    Y = np.zeros_like（X）
    XPP =（X .__ array_interface __ ['数据'] [0]
      + np.arange（x.shape [0]）* x.strides [0]）。astype（np.uintp）
    YPP =（Y .__ array_interface __ ['数据'] [0]
      + np.arange（y.shape [0]）* y.strides [0]）。astype（np.uintp）
    M = ctypes.c_int（x.shape [0]）
    N = ctypes.c_int（x.shape [1]）
    _foobar（M，N，XPP，YPP）
    返回是如果__name__ =='__main__'：
    X = np.arange（9）。重塑（（3,3））
    Y = foobar的（X）
 

希望它帮助，

肖恩

What is the correct way to pass a numpy 2d - array to a c function using ctypes ?My current approach so far (leads to a segfault):

c code :

void test(double **in_array, int N){
    int i,j;
        for(i = 0; i<N; i++){
            for(j = 0; j<N; j++){
                printf("%e \t", in_array[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

python code:

from ctypes import *
import numpy.ctypeslib as npct

array_2d_double = npct.ndpointer(dtype=np.double,ndim=2, flags='CONTIGUOUS')
liblr = npct.load_library('libtest.so', './src')

liblr.test.restype = None
liblr.test.argtypes = [array_2d_double, c_int]

x = np.arange(100).reshape((10,10)).astype(np.double)
liblr.test(x, 10)

解决方案

This is probably a late answer, but I finally got it working. All credit goes to Sturla Molden at this link.

The key is, note that double** is an array of type np.uintp. Therefore, we have

xpp = (x.ctypes.data + np.arange(x.shape[0]) * x.strides[0]).astype(np.uintp)
doublepp = np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.uintp)

And then use doublepp as the type, pass xpp in. See full code attached.

The C code:

// dummy.c
#include <stdlib.h>

__declspec(dllexport) void foobar(const int m, const int n, const
double **x, double **y)
{
    size_t i, j;
    for(i=0; i<m; i++)
        for(j=0; j<n; j++)
            y[i][j] = x[i][j];
}

The Python code:

# test.py
import numpy as np
from numpy.ctypeslib import ndpointer
import ctypes

_doublepp = ndpointer(dtype=np.uintp, ndim=1, flags='C')

_dll = ctypes.CDLL('dummy.dll')

_foobar = _dll.foobar
_foobar.argtypes = [ctypes.c_int, ctypes.c_int, _doublepp, _doublepp]
_foobar.restype = None

def foobar(x):
    y = np.zeros_like(x)
    xpp = (x.__array_interface__['data'][0]
      + np.arange(x.shape[0])*x.strides[0]).astype(np.uintp)
    ypp = (y.__array_interface__['data'][0]
      + np.arange(y.shape[0])*y.strides[0]).astype(np.uintp)
    m = ctypes.c_int(x.shape[0])
    n = ctypes.c_int(x.shape[1])
    _foobar(m, n, xpp, ypp)
    return y

if __name__ == '__main__':
    x = np.arange(9.).reshape((3, 3))
    y = foobar(x)

Hope it helps,

Shawn

这篇关于通过二维数组numpy的使用ctypes的ç的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！