типизация данных PyArrayObject в массив C

Я хочу работать с моими массивами Numpy в расширении C. Во многих примерах в этом случае используется структура PyArrayObject,

array->data , array->strides[0] , array->strides[1] , ...

указатели для достижения данных, если бы я хотел достичь своего массива более знакомым (или более аккуратным) способом, с индексами, такими как

array[i][j]

как я должен поступить так? Должен ли я typecast (bool *) array->data и работать с массивом C, который я создал? (мои элементы-булы)

моя функция декларация на данный момент (не закончена, конечно)

static PyObject *
xor_masking(PyObject *self, PyObject *args)
{

PyObject *input;
PyObject *mask;
PyObject *adjacency;
PyObject *state;
PyArrayObject *arr_mask;
PyArrayObject *arr_adjacency;
PyArrayObject *arr_state;
PyArrayObject *arr_next_state;

double sum;
int counter_node, n_nodes;

/*  PyArg_ParseTuple
 *  checks if from args, the pointers of type "O" can be extracted, and extracts them
 */

if (!PyArg_ParseTuple(args, "OOO:xor_masking_C", &mask, &adjacency, &state))
    return NULL;

/*
 *  The pointer returned by PyArray_ContiguousFromObject is typecasted to
 *  a PyArrayObject Pointer and array is pointed to the same address.
 */

arr_mask = (PyArrayObject *)
PyArray_ContiguousFromObject(mask, PyArray_BOOL, 2, 2);
arr_adjacency = (PyArrayObject *)
PyArray_ContiguousFromObject(adjacency, PyArray_BOOL, 2, 2);
arr_state = (PyArrayObject *)
PyArray_ContiguousFromObject(state, PyArray_BOOL, 2, 2);

if (array == NULL)
    return NULL;

int n_mask_0 = mask->dimensions[0];
int n_mask_1 = mask->dimensions[1];
int n_adjacency_0 = adjacency->dimensions[0];
int n_adjacency_1 = adjacency->dimensions[1];
int n_state_0 = state->dimensions[0];
int n_nodes = n_state_0;
/*
 * if the dimensions don't match, return NULL
 */

bool c_mask[n_nodes][n_nodes];

if (n_mask_0 != n_mask_1 || n_adjacency_0 != n_adjacency_1 ||
n_adjacency_0 != n_mask_0 || n_adjacency_0 != n_adjacency_1) {
    return NULL;
}

/*
 *    The 2D arrays are introduced as follows
 *    array[i][j] = (array->data + i*array->strides[0] + j*array->strides[1])
 */

for (counter_node = 0; i < n_mask; i++){
    *row_start = (array->data + i*array->strides[0]);
}


//Py_DECREF();

//return PyFloat_FromDouble();
}

спасибо!

6
numpy python python-c-api

4 ответов

Я думаю, вы захотите взглянуть на это: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.array.html

в частности, 

void* PyArray_GETPTR3(PyObject* obj, <npy_intp> i, <npy_intp> j, <npy_intp> k)

и друзей. Это функции, которые Дэвид Хеффернан был бы удивлен, если бы API не предоставил.

1
1

Я не уверен, что это отвечает на ваш вопрос, но, чтобы достичь ваших данных NumPy в C, вы можете попытаться создать итератор для цикла над вашим массивом в C. Это не дает вам индексирования, которое вы ищете ([i] [j]), но оно охватывает весь массив

static PyObject *func1(PyObject *self, PyObject *args) {
    PyArrayObject *X;
    int ndX;
    npy_intp *shapeX;
    NpyIter *iter;
    NpyIter_IterNextFunc *iternext;
    PyArray_Descr *dtype;
    double **dataptr;

    PyArg_ParseTuple(args, "O!", &PyArray_Type, &X);
    ndX = PyArray_NDIM(X);
    shapeX = PyArray_SHAPE(X);
    dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_DOUBLE);
    iter = NpyIter_New(X, NPY_ITER_READONLY, NPY_KEEPORDER, NPY_NO_CASTING, dtype);
    iternext = NpyIter_GetIterNext(iter, NULL);
    dataptr = (double **) NpyIter_GetDataPtrArray(iter);
    do {
        cout << **dataptr << endl; //Do something with the data in your array
    } while (iternext(iter));   
    NpyIter_Deallocate(iter);
    return Py_BuildValue(...);
}
1

Это самый грязный из всех ответов здесь, я думаю, но 2 года назад я закончил реализацию этой функции следующим образом:

просто добавляя его здесь для документирования. Если Вы читаете это, вы должны проверить другие решения, которые лучше.

https://gist.github.com/mehmetalianil/6643299

1