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numpy と ctypes を使用して、C で記述された数値コードを Python ライブラリに統合しようとしています。すでに実際の計算が機能していますが、アルゴリズムの中間ステップの進行状況を Python コードのコールバック関数に報告したいと考えています。コールバック関数を正常に呼び出すことはできますが、コールxバックに渡された配列内のデータを取得できません。コールバックでxは、ndpointer逆参照できないように見えるオブジェクトです。

現在のコード

次の最小限の例を考えてみましょう。

test.h:

typedef void (*callback_t)(
    double *x,
    int n
);

void callback_test(double* x, int n, callback_t callback);

test.c:

#include "test.h"

void callback_test(double* x, int n, callback_t callback) {
    for(int i = 1; i <= 5; i++) {

        for(int j = 0; j < n; j++) {
            x[j] = x[j] / i;
        }

        callback(x, n);
    }
}

test.py:

#!/usr/bin/env python

import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct
import ctypes
import os.path

array_1d_double = npct.ndpointer(dtype=np.double, ndim=1, flags='CONTIGUOUS')

callback_func = ctypes.CFUNCTYPE(
    None,            # return
    array_1d_double, # x
    ctypes.c_int     # n
)

libtest = npct.load_library('libtest', os.path.dirname(__file__))
libtest.callback_test.restype = None
libtest.callback_test.argtypes = [array_1d_double, ctypes.c_int, callback_func]


@callback_func
def callback(x, n):
    print("x: {0}, n: {1}".format(x, n))


if __name__ == '__main__':
    x = np.array([20, 13, 8, 100, 1, 3], dtype=np.double)
    libtest.callback_test(x, x.shape[0], callback)

電流出力

スクリプトをコンパイルして実行すると、次の出力が得られます。

x: <ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f9b55faba70>, n: 6
x: <ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f9b55faba70>, n: 6
x: <ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f9b55faba70>, n: 6
x: <ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f9b55faba70>, n: 6
x: <ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f9b55faba70>, n: 6

サブセット演算子も試しましたx[0:n](TypeError: 'ndpointer_x.value (ポインターを数値として返します)。

ハックなソリューション

の次の代替定義を使用するとcallback_func:

callback_func = ctypes.CFUNCTYPE(
    None,            # return
    ctypes.POINTER(ctypes.c_double), # x
    ctypes.c_int     # n
)

および次の代替コールバック関数:

@callback_func
def callback(x, n):
    print("x: {0}, n: {1}".format(x[:n], n))

望ましい結果が得られます。

x: [20.0, 13.0, 8.0, 100.0, 1.0, 3.0], n: 6
x: [10.0, 6.5, 4.0, 50.0, 0.5, 1.5], n: 6
x: [3.3333333333333335, 2.1666666666666665, 1.3333333333333333, 16.666666666666668, 0.16666666666666666, 0.5], n: 6
x: [0.8333333333333334, 0.5416666666666666, 0.3333333333333333, 4.166666666666667, 0.041666666666666664, 0.125], n: 6
x: [0.16666666666666669, 0.10833333333333332, 0.06666666666666667, 0.8333333333333334, 0.008333333333333333, 0.025], n: 6

私の質問

コールバックでアクセスするもっと派手な方法はxありますか? 添え字を付けて に変換するよりも、numpy.arrayのコピーの量を制限したいのでx(そしてエレガントなコードのために) 、 ndpointer が指すデータにアクセスすることをお勧めします。

私のコードを試してみたい場合は、ミニサンプル全体の要点をアップロードしました。

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numpy.ctypeslib.as_arrayを使用して解決策を見つけましたctypes.POINTER(ctypes.c_double)- numpy.ctypeslib のドキュメントによると、これはメモリを配列と共有します:

callback_func = ctypes.CFUNCTYPE(
    None,            # return
    ctypes.POINTER(ctypes.c_double), # x
    ctypes.c_int     # n
)

[...]

@callback_func
def callback(x, n):
    x = npct.as_array(x, (n,))
    print("x: {0}, n: {1}".format(x, n))

おそらくndpointerオブジェクトを使用して、よりエレガントなソリューションを持っている人はいますか?

于 2013-10-31T10:28:06.607 に答える