Python 在Cython和NumPy中包装C函数

我想从Python中调用我的C函数，以便操作一些NumPy数组。功能如下：

void c_func(int *in_array, int n, int *out_array);

结果以out_数组的形式提供，我事先知道它的大小（实际上不是我的函数）。我尝试在相应的.pyx文件中执行以下操作，以便能够将输入从NumPy数组传递到函数，并将结果存储到NumPy数组中：

def pyfunc(np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] in_array):    
    n = len(in_array)
    out_array = np.zeros((512,), dtype = np.int32)
    mymodule.c_func(<int *> in_array.data, n, <int *> out_array.data)
    return out_array

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但是，我可以这样做吗？调用者不必预先分配适当大小的输出数组？

下面是一个如何使用C/C++编写的代码通过ctypes操作NumPy数组的示例。 我用C编写了一个小函数，从第一个数组中取数字的平方，然后将结果写入第二个数组。元素的数量由第三个参数给出。此代码编译为共享对象

squares.c编译为squares.so：

void square(double* pin, double* pout, int n) {
    for (int i=0; i<n; ++i) {
        pout[i] = pin[i] * pin[i];
    }
}

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这适用于任何c库，您只需知道要传递哪些参数类型，可能需要使用ctypes在python中重建c结构。

您应该在

out\u数组

赋值之前添加

cdef np.ndarray

：

def pyfunc(np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] in_array):    
    cdef np.ndarray out_array = np.zeros((512,), dtype = np.int32)
    n = len(in_array)
    mymodule.c_func(<int *> in_array.data, n, <int *> out_array.data)
    return out_array

def pyfunc（数组中的np.ndarray[np.int32，ndim=1]：
cdef np.ndarray out_数组=np.zeros（（512，），dtype=np.int32）
n=len（在数组中）
mymodule.c_func（in_array.data，n，out_array.data）
返回输出数组

我认为OP希望使用cython而不是ctypesdid您是否尝试在

out\u array

赋值之前提供add

cdef np.ndarray

？

import numpy as np
import ctypes

n = 5
a = np.arange(n, dtype=np.double)
b = np.zeros(n, dtype=np.double)

square = ctypes.cdll.LoadLibrary("./square.so")

aptr = a.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
bptr = b.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
square.square(aptr, bptr, n)

print b

def pyfunc(np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] in_array):    
    cdef np.ndarray out_array = np.zeros((512,), dtype = np.int32)
    n = len(in_array)
    mymodule.c_func(<int *> in_array.data, n, <int *> out_array.data)
    return out_array