如何使用 CFFI 将多维 Numpy 数组传递给 C 函数？

Question

我试图通过在 C++ 中实现一个函数并使用 CFFI 将其嵌入到我的代码中来加速我的 Python 程序。 该函数采用两个 3x3 数组并计算距离。 Python代码如下：

import cffi
import numpy as np

ffi = cffi.FFI()
ffi.cdef("""
    extern double dist(const double s[3][3], const double t[3][3]);
""")
lib = ffi.dlopen("./dist.so")

S = np.array([[-1.63538,  0.379116, -1.16372],[-1.63538, 0.378137, -1.16366 ],[-1.63193, 0.379116, -1.16366]], dtype=np.float32)
T = np.array([[-1.6467834, 0.3749715, -1.1484985],[-1.6623441, 0.37410975, -1.1647063 ],[-1.6602284, 0.37400728, -1.1496595 ]], dtype=np.float32)
Sp = ffi.cast("double(*) [3]", S.ctypes.data)
Tp = ffi.cast("double(*) [3]", T.ctypes.data)

dd = lib.dist(Sp,Tp);

此解决方案无法按预期工作。 实际上，C 函数打印的参数是：

 Sp=[[0.000002,  -0.270760,  -0.020458]
    [0.000002,  0.000000,  0.000000]
    [0.000000,  0.000000,  0.000000]]
 Tp=[[0.000002,  -0.324688,  -0.020588]
    [0.000002,  0.000000,  0.000000]
    [0.000000,  0.000000,  -nan]]

我还尝试了以下方法来初始化指针：

Sp = ffi.new("double *[3]")
for i in range(3):
    Sp[i] = ffi.cast("double *", S[i].ctypes.data)
Tp = ffi.new("double *[3]")
for i in range(3):
    Tp[i] = ffi.cast("double *", T[i].ctypes.data)
dd = lib.dist(Sp,Tp);

但是这个解决方案在dist(Sp,Tp)一个错误：

TypeError: initializer for ctype 'double(*)[3]' must be a pointer to same type, not cdata 'double *[3]'

您对如何使其工作有任何想法吗？ 谢谢。

Answer 1

类型double[3][3]和double *[3]不等价。 前者是一个double 3x3的二维数组，存储为9个连续的double。 后者是一个包含 3 个双指针的数组，这不是在 C 或 C++ 中实现 2D 静态数组的方式。

numpy 数组和 C++ 静态数组在内存中都表示为一个连续的元素块，只是中间的double *[3]类型在工作中引发了问题。 您想要的是正确使用double[3][3]或double[3]* （指向一行三个双打的指针）。 请注意，如果您使用后者，您可能需要将函数原型更改为采用double [][3] 。