Не удается правильно преобразовать массив Numpy в массив c для расширения Python (c ++) - PullRequest
Новая
       27

Не удается правильно преобразовать массив Numpy в массив c для расширения Python (c ++)

0 голосов
/ 15 марта 2019

Я разрабатываю расширение Python на C ++. Однако я действительно заржавел в C ++ и, похоже, не обладаю необходимым опытом, чтобы понять это. Я пытаюсь читать в numy массивах, делать вычисления, которые я хочу сделать, а затем возвращать numpy массив. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в преобразовании массива numpy в нечто вроде обычного массива Double в формате «c». Я попробовал два метода для преобразования данных, но оба приводят к одному и тому же, похоже, при распечатке массивов сохраняются области памяти, а не фактические значения

Вот код с некоторыми комментариями. 

static PyObject* mymodule_function(PyObject *self, PyObject *args){
    PyArrayObject *x_obj,*y_obj;
    double *x, *y;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O!O!", &PyArray_Type, &x_obj,&PyArray_Type, &y_obj))  return NULL;
    if (NULL == x_obj)  return NULL;
    if (NULL == y_obj)  return NULL;

    npy_intp N = PyArray_DIM(x_obj, 0);
    std::cout << int(N) << std::endl;   //Correctly prints out size of array 

    //method 1 I tried to convert data
    x = (double*)x_obj->data;
    //method 2 that I tried
    y = (double*)PyArray_DATA(y_obj);

    // Debug printing.
    for (int i = 0; i < (int)N; i ++){
        std::cout << x[i] << std::endl; 
        std::cout << y[i] << std::endl; 
    }
    //prints out array correctly

    double z[N];
    myfunction(x,y,z,(int)N);  

    // Debug printing.
    for (int i = 0; i < (int)N; i ++){
        std::cout << z[i] << std::endl; 
    }
    //prints out array correctly    

    npy_intp dims[1];
    dims[0] = N;
    PyObject *pyArray = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_DOUBLE, z);

    PyObject *ret = Py_BuildValue("O", pyArray);
    return ret;
}

и код Python, который я использую: 

import numpy as np
import mymodule as mm

a = np.array([1,2,3],dtype=np.float64)
b = np.array([4,5,6],dtype=np.float64)
c = np.zeros(shape=(1,3),dtype=np.float64)
c = mm.function(a,b)
print(c)

1 Ответ

1 голос
/ 15 марта 2019

Указание типа данных в вашем замедлении python для a, b, c как dtype = np.float64.Double in C - это 64-битное число с плавающей точкой.использование np.array, как вы использовали, обычно возвращает np.int64.использование np.array, как так, вернет np.float64 

a=np.array([1.,2.,3.])
...