Python 如何直接调用ctypes SciPy被积函数？

我有一些数字代码要在SciPy中运行。它涉及多项式指数的复杂有理函数，因此计算成本相当高；因此，我已经用C编写了它，并使用ctypes调用它。最重要的用例是作为scipy.integrate.quad的被积函数，但我偶尔也需要直接调用它

我的函数的“自然”签名是

double f(double x, double y, double z){}

建议与相应的Python一起使用

import ctypes
so = ctypes.CDLL('/path/to/f.so')
f = so.f
f.restype = ctypes.c_double
f.argtypes = (ctypes.c_double, ctypes.c_double, ctypes.c_double)

不管怎样，把它称为被积函数

在Python代码中指定为

import ctypes
so = ctypes.CDLL('/path/to/f.so')
f = so.f
f.restype = ctypes.c_double
f.argtypes = (ctypes.c_int, ctypes.c_double)

要在执行积分时传递参数

y

和

z

，将它们作为名为

args

的元组传递到

quad

scipy.integrate.quad(f, lowerlimit, upperlimit, args=(y,z))

这就不清楚如何直接调用

f

。我天真的尝试失败了

f(3, (x,y,z))

但这会为参数2产生一个类型错误。一些变体也同样失败了。这并不奇怪；ctypes期望函数调用正好有一个整数参数，后跟一个双参数

我完全不知道

quad

是如何进入

y

和

z

的

f

。我试着查看SciPy源代码，但我必须承认，我在试图将调用从Python跟踪到C，再跟踪到Fortran时迷失了方向

我可以编写另一个函数作为直接调用或集成的包装器，但只使用一种形式似乎更为优雅，至少，我想了解SciPy调用是如何工作的

如何直接调用

f

的SciPy被积函数形式，传递所有三个参数

x

、

y

和

z

我使用的是Python 3.4.3、NumPy 1.11.2和SciPy 0.18.1

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Edit:注意，可以通过更改其argtype来调用

f

：

f.argtypes = (ctypes.c_int, 3*ctypes.c_double)
f(3, (3*ctypes.c_double)(x, y, z))

不过，我还是很好奇SciPy在做什么。一直来回设置argtypes，充其量也是不雅观和不方便的

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编辑2:请注意，在上一次编辑之后，这个问题现在基本上是的一个副本，它已在右侧列中弹出。您无法在Python级别解决此问题。文件说明

用C写一个函数签名为double的被积函数 f（整数n，双参数[n]）

在您的情况下，您必须在C级别添加一个函数

double f_for_scipy(int n, double args[n]) {
    return f(args[0], args[1], args[2]);
}

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然后将其馈送到quad。

您无法在Python级别修复此问题。文件说明

用C写一个函数签名为double的被积函数 f（整数n，双参数[n]）

在您的情况下，您必须在C级别添加一个函数

double f_for_scipy(int n, double args[n]) {
    return f(args[0], args[1], args[2]);
}

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我不知道这是否有助于

ctypes

的情况，但是当调用Python integrad时，这些

scipy

函数将自由变量与参数连接起来。换句话说

def bar(x,y,z):
   return np.sin(x*y*z)
In [43]: quad(bar,0,1, args=(1,2))
Out[43]: (0.7080734182735712, 7.861194120923578e-15)

当以0.5计算时，它会执行，

（x，）+args

：

In [49]: bar(*(.5,)+(1,2))
Out[49]: 0.8414709848078965

In [50]: bar(.5,1,2)
Out[50]: 0.8414709848078965

因此，对于

c

签名：

f_for_scipy(int n, double args[n])

n

是参数的数量，

args[n]

是表示值数组的指针

我正在使用

cython

及其扩展类型来试验这类调用

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我不知道这是否有助于

ctypes

的情况，但是在调用Python Integrated时，这些

scipy

函数将自由变量与参数连接起来。换句话说

def bar(x,y,z):
   return np.sin(x*y*z)
In [43]: quad(bar,0,1, args=(1,2))
Out[43]: (0.7080734182735712, 7.861194120923578e-15)

当以0.5计算时，它会执行，

（x，）+args

：

In [49]: bar(*(.5,)+(1,2))
Out[49]: 0.8414709848078965

In [50]: bar(.5,1,2)
Out[50]: 0.8414709848078965

因此，对于

c

签名：

f_for_scipy(int n, double args[n])

n

是参数的数量，

args[n]

是表示值数组的指针

我正在使用

cython

及其扩展类型来试验这类调用

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您需要有正确的函数签名，但是类型Python argtypes应该是

指针（c\u double）

。C中的数组衰减到函数参数中的指针：

C示例（Windows）

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您需要有正确的函数签名，但是类型Python argtypes应该是

指针（c\u double）

。C中的数组衰减到函数参数中的指针：

C示例（Windows）

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“你不能在Python级别解决这个问题。”为什么不呢？SciPy必须以某种方式调用函数及其所有参数。在保持quad的编译性能的同时，您无法修复它。当被积函数是一个编译过的C函数，它加载了ctypes并传递给quad时，整个过程都是用编译过的代码完成的。如果您传递一个Python可调用函数，这也会起作用，但性能会不那么有趣。然后应该使用“real”接口

f.argtypes=（ctypes.c_-double，ctypes.c_-double，ctypes.c_-double）

并调用

scipy.integrate.quad（lambda x，y，z:f（x，y，z），下限，上限，args=（y，z））

。这意味着Python将以一定代价正确地转换

x，y，z

参数；请参见上面的编辑。不过这并不漂亮，我仍然很好奇SciPy是如何调用函数的。SciPy“只是”将函数指针传递给已编译的四元例程。我很想知道为什么你的解决方案有效，你有一个指向ctypes文档的指针吗？您是否有任何方法来检查数值结果是否正确？“您无法在Python级别修复此问题。”为什么不？SciPy必须以某种方式调用函数及其所有参数。在保持quad的编译性能的同时，您无法修复它。当被积函数是一个编译过的C函数，它加载了ctypes并传递给quad时，整个过程都是用编译过的代码完成的。如果您传递一个Python可调用函数，这也会起作用，但性能会不那么有趣。然后应该使用“real”接口

f.argtypes=（ctypes.c\u double，ctypes.c\u doubl