Question

假设我们有一个C函数，它接受一组一个或多个输入数组，处理它们，并将其输出写入一组输出数组。签名如下所示（count表示要处理的数组元素的数量）：

void compute (int count, float** input, float** output)

我想通过ctypes从Python调用此函数，并使用它将转换应用于一组NumPy数组。对于定义为

的单输入/单输出功能

void compute (int count, float* input, float* output)

以下作品：

import ctypes
import numpy

from numpy.ctypeslib import ndpointer

lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('./block.so')
fun = lib.compute
fun.restype = None
fun.argtypes = [ctypes.c_int,
                ndpointer(ctypes.c_float),
                ndpointer(ctypes.c_float)]

data = numpy.ones(1000).astype(numpy.float32)
output = numpy.zeros(1000).astype(numpy.float32)
fun(1000, data, output)

但是，我不知道如何为多个输入（和/或输出）创建相应的指针数组。有什么想法吗？

编辑：所以人们一直想知道compute如何知道预期有多少个数组指针（因为count指的是每个数组的元素数）。事实上，这是硬编码的;给定compute准确知道预期的输入和输出数量。调用者的工作是验证input和output是否指向正确的输入和输出数量。这是一个示例compute，它接受2个输入并写入1个输出数组：

virtual void compute (int count, float** input, float** output) {
    float* input0 = input[0];
    float* input1 = input[1];
    float* output0 = output[0];
    for (int i=0; i<count; i++) {
        float fTemp0 = (float)input1[i];
        fRec0[0] = ((0.09090909090909091f * fTemp0) + (0.9090909090909091f * fRec0[1]));
        float fTemp1 = (float)input0[i];
        fRec1[0] = ((0.09090909090909091f * fTemp1) + (0.9090909090909091f * fRec1[1]));
        output0[i] = (float)((fTemp0 * fRec1[0]) - (fTemp1 * fRec0[0]));
        // post processing
        fRec1[1] = fRec1[0];
        fRec0[1] = fRec0[0];
    }
}

我无法影响compute的签名和实施。我可以验证（来自Python！）需要多少输入和输出。关键问题是如何为函数提供正确的argtypes，以及如何在NumPy（指向NumPy数组的指针数组）中生成适当的数据结构。

Answer 1

要使用Numpy数组专门执行此操作，您可以使用：

import numpy as np
import ctypes

count = 5
size = 1000

#create some arrays
arrays = [np.arange(size,dtype="float32") for ii in range(count)] 

#get ctypes handles
ctypes_arrays = [np.ctypeslib.as_ctypes(array) for array in arrays]

#Pack into pointer array
pointer_ar = (ctypes.POINTER(C.c_float) * count)(*ctypes_arrays)

ctypes.CDLL("./libfoo.so").foo(ctypes.c_int(count), pointer_ar, ctypes.c_int(size))

事物的C面可能如下：

# function to multiply all arrays by 2
void foo(int count, float** array, int size)
{
   int ii,jj;
   for (ii=0;ii<count;ii++){
      for (jj=0;jj<size;jj++)
         array[ii][jj] *= 2;    
   }

}

Answer 2

在C中，float**指向float*指针的表/数组中的第一个元素。

大概这些float*中的每一个都指向float值的表/数组中的第一个元素。

您的函数声明有1个计数，但不清楚这个计数适用于什么：

void compute (int count, float** input, float** output)

2D矩阵count x count的大小？
count - float*的数组，每个都以某种方式终止，例如与nan？
每个float*元素的count以null结尾的数组（合理的假设）？

请澄清你的问题，我会澄清我的答案： - ）

假设最后一个API解释，这是我的示例计算函数：

/* null-terminated array of float*, each points to count-sized array
*/
extern void compute(int count, float** in, float** out)
{
    while (*in)
    {
        for (int i=0; i<count; i++)
        {
            (*out)[i] = (*in)[i]*42;
        }
        in++; out++;
    }
}

示例计算功能的测试代码：

#include <stdio.h>
extern void compute(int count, float** in, float** out);

int main(int argc, char** argv)
{
#define COUNT 3
    float ina[COUNT] = { 1.5, 0.5, 3.0 };
    float inb[COUNT] = { 0.1, -0.2, -10.0 };
    float outa[COUNT];
    float outb[COUNT];
    float* in[] = {ina, inb, (float*)0};
    float* out[] = {outa, outb, (float*)0};

    compute(COUNT, in, out);

    for (int row=0; row<2; row++)
        for (int c=0; c<COUNT; c++)
            printf("%d %d %f %f\n", row, c, in[row][c], out[row][c]);
    return 0;
}

以及如何通过Python中的ctypes使用相同的count == 10 float子数组和大小2 float*数组，包含1个实数子数组和NULL终止符：< / p>

import ctypes

innertype = ctypes.ARRAY(ctypes.c_float, 10)
outertype = ctypes.ARRAY(ctypes.POINTER(ctypes.c_float), 2)

in1 = innertype(*range(10))
in_ = outertype(in1, None)
out1 = innertype(*range(10))
out = outertype(out1, None)

ctypes.CDLL("./compute.so").compute(10, in_, out)

for i in range(10): print in_[0][i], out[0][i]

这里介绍了ctypes的Numpy接口http://www.scipy.org/Cookbook/Ctypes#head-4ee0c35d45f89ef959a7d77b94c1c973101a562f，arr.ctypes.shape [：] arr.ctypes.strides [：]和arr.ctypes.data是你需要的;您可以将其直接提供给compute。

以下是一个例子：

In [55]: a = numpy.array([[0.0]*10]*2, dtype=numpy.float32)

In [56]: ctypes.cast(a.ctypes.data, ctypes.POINTER(ctypes.c_float))[0]
Out[56]: 0.0

In [57]: ctypes.cast(a.ctypes.data, ctypes.POINTER(ctypes.c_float))[0] = 1234

In [58]: a
Out[58]: 
array([[ 1234.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
            0.,     0.],
       [    0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
            0.,     0.]], dtype=float32)

将一组NumPy数组传递给C函数以进行输入和输出

2 个答案: