Question

我有一个numpy.ndarray的dtype对象，其中只包含不同长度的其他数组。我有C代码，它使用嵌套数组进行一些计算，但我不确定如何使用numpy C-API迭代内部数组及其大小。所以目前它看起来像这样：

from scipy.weave import inline
import numpy as np

arrs = np.zeros(10, dtype=object)
for i in xrange(10):
    arrs[i] = np.arange(i*i)

for arr in arrs:
    inline(ccode, ['arr', 'other', 'args'])

我知道，它不是最佳结构，但我猜也不是稀疏矩阵。 arrs非常冗长，大约100k，所以将这个python循环包含在C中将是一个很好的加速，因为它将消除一直调用内联的开销。但是如何从C中以迭代的方式获得arr？

Answer 1

所以我终于弄明白了怎么做。 scipy.weave似乎不喜欢对象数组，所以首先我将它转换为列表。然后可以使用python C-API获取列表项。对象转换直接取自其他一些预编译的内联C代码。

arrs = list()
for i in xrange(5):
    arrs.append(np.arange(i * i, dtype=int))
code = r"""
    long arrs_size = PyList_Size(arrs);
    for (long i=0; i<arrs_size; i++) {
        PyArrayObject* arr_array = convert_to_numpy(PyList_GetItem(arrs,i), "arr");
        conversion_numpy_check_type(arr_array,PyArray_LONG, "arr");
        npy_intp* Narr = arr_array->dimensions;
        npy_intp* Sarr = arr_array->strides;
        int Darr = arr_array->nd;
        long* arr = (long*) arr_array->data;
        long arr_size = 1;
        for (int n=0; n<Darr; n++) arr_size *= Narr[n];
        for (int j=0; j<arr_size; j++) printf("%ld ", arr[j]);
        printf("\n");
    }
"""
inline(code, ['arrs'])

使用scipy.weave.inline迭代数组数组

1 个答案: