[英]Iterate over array of arrays with scipy.weave.inline
我有一个numpy.ndarray
对象的numpy.ndarray
, numpy.ndarray
包含不同长度的其他数组。 我有C代码,它使用嵌套数组进行一些计算,但我不确定如何使用numpy C-API迭代内部数组及其大小。 所以目前它看起来像这样:
from scipy.weave import inline
import numpy as np
arrs = np.zeros(10, dtype=object)
for i in xrange(10):
arrs[i] = np.arange(i*i)
for arr in arrs:
inline(ccode, ['arr', 'other', 'args'])
我知道,这不是一个最优的结构,但我认为也不是稀疏矩阵。 arrs
非常冗长,大约100k,因此将这个python循环包含在C中将是一个很好的加速,因为它将消除一直调用内联的开销。 但是如何从C中以迭代的方式获得arr
?
所以我终于想出了如何做到这一点。 scipy.weave
似乎不喜欢对象数组,所以首先我把它转换成一个列表。 然后可以使用python C-API获取列表项。 对象转换直接取自其他一些预编译的内联C代码。
arrs = list()
for i in xrange(5):
arrs.append(np.arange(i * i, dtype=int))
code = r"""
long arrs_size = PyList_Size(arrs);
for (long i=0; i<arrs_size; i++) {
PyArrayObject* arr_array = convert_to_numpy(PyList_GetItem(arrs,i), "arr");
conversion_numpy_check_type(arr_array,PyArray_LONG, "arr");
npy_intp* Narr = arr_array->dimensions;
npy_intp* Sarr = arr_array->strides;
int Darr = arr_array->nd;
long* arr = (long*) arr_array->data;
long arr_size = 1;
for (int n=0; n<Darr; n++) arr_size *= Narr[n];
for (int j=0; j<arr_size; j++) printf("%ld ", arr[j]);
printf("\n");
}
"""
inline(code, ['arrs'])
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