我想通过 CFFI 将一个 numpy 数组传递到某些(其他人的)C++ 代码中。假设我不能(在任何意义上)更改 C++ 代码,其接口(interface)是:
double CompactPD_LH(int Nbins, double * DataArray, void * ParamsArray ) {
...
}
我将 Nbins 作为 python 整数传递,将 ParamsArray 作为字典传递 -> 结构,但是 DataArray(形状 = 3 x NBins,需要从 numpy 数组填充,这让我很头疼。(cast_matrix 来自 Why is cffi so much quicker than numpy?在这里没有帮助:(
这是一个失败的尝试:
from blah import ffi,lib
data=np.loadtxt(histof)
DataArray=cast_matrix(data,ffi) # see https://stackoverflow.com/questions/23056057/why-is-cffi-so-much-quicker-than-numpy/23058665#23058665
result=lib.CompactPD_LH(Nbins,DataArray,ParamsArray)
作为引用,cast_matrix 是:
def cast_matrix(matrix, ffi):
ap = ffi.new("double* [%d]" % (matrix.shape[0]))
ptr = ffi.cast("double *", matrix.ctypes.data)
for i in range(matrix.shape[0]):
ap[i] = ptr + i*matrix.shape[1]
return ap
还有:
How to pass a Numpy array into a cffi function and how to get one back out?
最佳答案
谢谢@morningsun!
dd=np.ascontiguousarray(data.T)
DataArray = ffi.cast("double *",dd.ctypes.data)
result=lib.CompactPD_LH(Nbins,DataArray,ParamsArray)
有效!
关于python - 如何将 numpy ND 数组转换为 CFFI C++ 数组并再次转换回来?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37881503/