我试图理解weave.inline在我的Python程序中包装C代码。下面的代码简单地使用Numpy数组并将其所有元素乘以2。
inl.py
import numpy
import scipy.weave
a = numpy.array([1.0, 2.0, 3.0])
N = a.shape[0]
print a
code = \
"""
int i;
for(i = 0; i < N; i++)
{
a[i] = a[i] * 2;
}
"""
scipy.weave.inline(code, ['a','N'])
print a
然后我想将一些函数从内联代码传递到外部库。让它成为2的简单乘法。所以我创建了两个文件:
mult.c
#include "mult.h"
float mult(float n)
{
return n * 2;
}
mult.h
float inc(float n);
现在我想在我的内联代码中使用函数mult。但我不知道如何将我的C文件与Python内联代码链接起来。我试图将C文件编译为共享库,并将它们作为头文件和库传递给编织,但这是徒劳的。有什么建议吗?
答案 0 :(得分:7)
我已成功完成此操作,通过weave.inline()代码(在Ubuntu Linux下)从R调用数学函数。
首先,将C函数编译为共享库。在我的例子中,我从CRAN获取了最近发布的R,并且
./configure --enable-R-static-lib --enable-static --with-readline=no
cd src/nmath/standalone/
make
您现在应该有一个名为libRmath.so
的文件。如果libpath
是包含libRmath.so
目录的字符串,则可以执行类似
code = 'return_val = pbinom(100, 20000, 100./20000., 0, 1);'
support_code = 'extern "C" double pbinom(double x, double n, double p, int lower_tail, int log_p);'
weave.inline(code, support_code=support_code,
library_dirs=[libpath], libraries=["Rmath"], runtime_library_dirs=[libpath])
注意几件事。标头声明必须放在support_code
中,而不是code
(我不知道为什么),并且它们必须以extern "C"
为前缀,因为它们是C代码,而不是C ++(这是标准的)。应该可以包含头文件而不是使用support_code
(检查weave.inline的文档),但我还没有尝试过。库名称为Rmath
,但共享库文件为libRmath.so
,采用通常的Unix约定。并且指定库的路径两次,一次用于链接,一次用于执行。
希望这有帮助!
答案 1 :(得分:1)
将mult.c和mult.h的源代码放在名为extra_code的字符串对象中,然后在.weave调用中添加以下行
support_code=extra_code,
还可以选择包含标准库,如下所示:
headers = ["<math.h>"]
享受