如何使用 Ctypes 将这个 numpy 数组传递给 C？

Question

目前我正在学习 C 类型。 我的目标是在 python 中以 500 步从 0 到 4*pi 生成一个 numpy 数组 A。 该数组被传递给计算这些值的正切的 C 代码。 C 代码还将这些值传递回 Python 中的 numpy 数组 B。

昨天我尝试简单地将一个值从 python 转换为 C 并且（在一些帮助之后）成功了。 今天我尝试传递一个完整的数组，而不是一个值。

我认为在 C 库中添加另一个函数来处理数组是个好主意。 新函数应该在循环中将 A 的每个值传递给函数 tan1() 并将该值存储在数组 B 中。

我有两个问题：

• 编写处理 numpy 数组 A 的函数
• 在 python 和 C 代码之间传递 numpy 数组。

我阅读了以下信息：

• https://nenadmarkus.com/p/numpy-to-native/
• 如何将 NumPy 数组与 ctypes 一起使用？

很有帮助，但我仍然不知道如何解决我的问题。

C 代码（只有看起来相关的部分）：

double tan1(f) double f;
{
    return sin1(f)/cos1(f); 
}


void loop(double A, int n);
{
    double *B;
    B = (double*) malloc(n * sizeof(double));
    for(i=0; i<= n, i++)
    {
        B[i] = tan1(A[i])
    }
}

蟒蛇代码：

import numpy as np
import ctypes


A = np.array(np.linspace(0,4*np.pi,500), dtype=np.float64)

testlib = ctypes.CDLL('./testlib.so')
testlib.loop.argtypes = ctypes.c_double,
testlib.loop.restype = ctypes.c_double


#print(testlib.tan1(3))
    

我知道 ctypes.c_double 在这种情况下是错误的，但这就是我在 1 值版本中所拥有的，还不知道用什么来替代。

我能得到一些关于如何实现这个目标的反馈吗？

Answer 1

您需要返回动态分配的内存，例如将您的 C 代码更改为：

#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

double tan1(double f) {
    return sin(f)/cos(f);
}

double *loop(double *arr, int n) {
    double *b = malloc(n * sizeof(double));
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        b[i] = tan(arr[i]);
    }
    return b;
}

void freeArray(double *b) {
    free(b);
}

在 Python 端，您必须声明参数和返回类型。 正如其他人在评论中提到的，您还应该释放动态分配的内存。 请注意，在 C 端，数组总是衰减为指针。 因此，您需要一个额外的参数来告诉您数组中元素的数量。

此外，如果返回指向 Python 页面的 double 指针，则必须指定数组的大小。 使用np.frombuffer您可以处理数据而无需复制它。

import numpy as np
from ctypes import *

testlib = ctypes.CDLL('./testlib.so')

n = 500
dtype = np.float64
input_array = np.array(np.linspace(0, 4 * np.pi, n), dtype=dtype)
input_ptr = input_array.ctypes.data_as(POINTER(c_double))

testlib.loop.argtypes = (POINTER(c_double), c_int)
testlib.loop.restype = POINTER(c_double * n)
testlib.freeArray.argtypes = POINTER(c_double * n),

result_ptr = testlib.loop(input_ptr, n)
result_array = np.frombuffer(result_ptr.contents)

# ...do some processing
for value in result_array:
    print(value)

# free buffer
testlib.freeArray(result_ptr)