cython：使用numpy.ctypeslib.ndpointer将浮点数组转换为python数组

我想在cython/python代码中使用c数组中的数据

为此，我尝试使用

numpy.ctypeslib.ndpointer

转换c数组
我得到错误

无法将'float*'转换为Python对象

下面是一个简单的例子，我试着开始运行了几天

假设我们有一个创建数组的c函数<代码>c_代码.c

float *compute(int size)
{
    float* array;
    array = malloc(sizeof(float)*size);
    int i;
    for (i=0; i<size; i++)
    {
       array[i] = i;
    }
    return array;
}

setup.py

：

import numpy
from Cython.Distutils import build_ext


def configuration(parent_package='', top_path=None):
    """ Function used to build our configuration.
    """
    from numpy.distutils.misc_util import Configuration

    # The configuration object that hold information on all the files
    # to be built.
    config = Configuration('', parent_package, top_path)
    config.add_extension('cython_wrapper',
                         sources=['cython_wrapper.pyx'],
                         # libraries=['m'],
                         depends=['c_code.c'],
                         include_dirs=[numpy.get_include()])
    return config


if __name__ == '__main__':
    # Retrieve the parameters of our local configuration
    params = configuration(top_path='').todict()

    # Override the C-extension building so that it knows about '.pyx'
    # Cython files
    params['cmdclass'] = dict(build_ext=build_ext)

    # Call the actual building/packaging function (see distutils docs)
    from numpy.distutils.core import setup

    setup(**params)

---

@DavidW指出，

numpy.ctypeslib.ndpointer

不是我想要做的事情的正确方法

基本上，我只想将

c-array

转换为

cython/python数组

在这个链接的帮助下，我找到了答案：

def py_compute（int size）：
返回（计算（大小））

---

我正在用c释放内存，这样我就不必担心用python释放内存，因此可以使用这个非常简单的解决方案。

虽然你的问题不是重复的，但我认为答案会是你想要的。我认为c类型不是正确的方法（在任何情况下，您都误解了用于声明函数接口的ndpointer）。您也可以寻找解决同一问题的不同方法，但是如果您想要一个numpy数组，您可能会发现第一个链接更有用。如果这是您的主要需求，我认为cython数组/memoryview方法（在我的第三条评论中）可能是最简单的选择。好。2件事：1）回答自己的问题比将答案编辑到问题中更有用。2）思考如何释放内存？我不认为它在你那里有非常简单的版本。。。

import numpy
from Cython.Distutils import build_ext


def configuration(parent_package='', top_path=None):
    """ Function used to build our configuration.
    """
    from numpy.distutils.misc_util import Configuration

    # The configuration object that hold information on all the files
    # to be built.
    config = Configuration('', parent_package, top_path)
    config.add_extension('cython_wrapper',
                         sources=['cython_wrapper.pyx'],
                         # libraries=['m'],
                         depends=['c_code.c'],
                         include_dirs=[numpy.get_include()])
    return config


if __name__ == '__main__':
    # Retrieve the parameters of our local configuration
    params = configuration(top_path='').todict()

    # Override the C-extension building so that it knows about '.pyx'
    # Cython files
    params['cmdclass'] = dict(build_ext=build_ext)

    # Call the actual building/packaging function (see distutils docs)
    from numpy.distutils.core import setup

    setup(**params)

def py_compute(int size):
    return <float[:size]> (compute(size))