如何在ctypes中使用NumPy数组？ [英] How to use NumPy array with ctypes?

问题描述

我仍在用ctypes编写C代码的python接口。今天，我用python版本代替了文件读取功能，该版本是由其他人使用NumPy编程的。旧版本的c版本使用 byref（p_data）调用，而 p_data = PFloat（）调用（请参见下文） 。主要功能采用 p_data 。

I am still writing on a python interface for my c code with ctypes. Today I substituted my file reading function with a python version, which was programmed by somebody else using NumPy. The 'old' c version was called with a byref(p_data) while p_data=PFloat() (see below). The main function takes the p_data.

旧文件读取：

p_data=POINTER(c_float)
foo.read(filename,byref(p_data))
result=foo.pymain(p_data)

另一方面，python文件读取功能返回一个NumPy数组。现在我的问题是：

The python file reading function, on the other hand, returns a NumPy array. My question now is:

我如何将NumPy数组转换为 POINTER（c_float）？

How do I convert a NumPy array to POINTER(c_float)?

我用Google搜索，但发现却只有相反的方式：通过作为NumPy数组访问的ctypes的C数组和我不理解的东西： C类外部函数接口（numpy.ctypeslib）

I googled but only found the other way around: C arrays through ctypes accessed as NumPy arrays and things I didn't understand: C-Types Foreign Function Interface (numpy.ctypeslib)

[更新]
更正了示例代码中的错误

[update] corrected a mistake in the example code

推荐答案

您的代码看起来有些混乱- ctypes.POINTER（）创建一个新的ctypes指针 class ，而不是ctypes实例。无论如何，将NumPy数组传递给ctypes代码的最简单方法是使用 numpy.ndarray 的 ctypes 属性 data_as 方法。只需确保基础数据首先是正确的类型。例如：

Your code looks like it has some confusion in it -- ctypes.POINTER() creates a new ctypes pointer class, not a ctypes instance. Anyway, the easiest way to pass a NumPy array to ctypes code is to use the numpy.ndarray's ctypes attribute's data_as method. Just make sure the underlying data is the right type first. For example:

import ctypes
import numpy
c_float_p = ctypes.POINTER(ctypes.c_float)
data = numpy.array([[0.1, 0.1], [0.2, 0.2], [0.3, 0.3]])
data = data.astype(numpy.float32)
data_p = data.ctypes.data_as(c_float_p)

这篇关于如何在ctypes中使用NumPy数组？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IT屋！