Question

我有一个数组，它通过f2py从fortran子程序读取为1D数组。然后在python中，该数组被重新整形：

a=np.zeros(nx*ny*nz)
read_fortran_array(a)
a=a.reshape(nz,ny,nx)  #in fortran, the order is a(nx,ny,nz), C/Python it is reversed

现在我想将该数组作为3D数组传递回fortran。

some_data=fortran_routine(a)

问题是f2py在传递给fortran_routine之前一直试图转置一个。 fortran例程看起来像：

subroutine fortran_routine(nx,ny,nz,a,b)
real a
real b
integer nx,ny,nz
!f2py intent(hidden) nx,ny,nz
!f2py intent(in) a
!f2py intent(out) b
...
end subroutine

如何阻止所有来回转置？（我很高兴在两种语言中使用不同的数组索引约定。）

修改

似乎np.asfortranarray或np.flags.f_contiguous应该在解决方案中有一些部分，我似乎无法弄清楚它是什么部分（或者可能是ravel后跟一个reshape(shape,order='F')？

修改

这篇文章似乎引起了一些混乱。这里的问题是f2py尝试保留索引方案而不是内存布局。所以，如果我有一个形状为(nz, ny, nx)的numpy数组（按C顺序），那么f2py也尝试使该数组在fortran中具有形状(nz, ny, nx)。如果f2py保留内存布局，则数组在python中将具有形状(nz, ny, nx)，在fortran中将具有(nx, ny ,nz)。我想保留内存布局。

Answer 1

Fortran不会反转轴顺序，它只是将数据存储在内存中，与C / Python不同。您可以告诉numpy以Fortran顺序存储数据，这与反转轴不同。

我会把你的代码重写为

a=np.zeros(nx*ny*nz)
read_fortran_array(a)
a=a.reshape(nx,ny,nz, order='F') # It is now in Fortran order

现在，f2py在传递时不会尝试重新排序数组。

作为旁注，这也可以起作用

a=a.reshape(nx,ny,nz) # Store in C order

因为在幕后，当您将C顺序数组传递给Fortran例程时，f2py会执行这些操作：

a=a.flatten() # Flatten array (Make 1-D)
a=a.reshape(nx,ny,nz, order='F')  # Place into Fortran order

但是，从一开始就以Fortran顺序存储它会更有效。

一般情况下，您不必担心数组排序，除非您有一个性能关键部分，因为f2py会为您解决这个问题。

Answer 2

看起来答案相当简单：

b=np.ravel(a).reshape(tuple(reversed(a.shape)),order='F')

有效，但显然，这与以下内容相同：

b=a.T

因为转置会返回一个视图，快速查看b.flags与a.flags相比，这表明这就是我想要的。（b.flags是F_CONTIGUOUS）。

f2py - 防止数组重新排序

2 个答案: