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我正在用 c++ 开发一个 Python 扩展。但是，我对 C++ 真的很生疏，似乎没有必要的经验来解决这个问题。我正在尝试读取 numpy 数组，进行我想做的计算，然后返回一个 numpy 数组。我遇到的问题是将numpy数组转换为'c格式'的普通Double数组。我尝试了两种方法来转换数据，但都得到相同的结果，当我打印出数组时似乎存储了内存位置，而不是实际值

这是带有一些注释的代码。

static PyObject* mymodule_function(PyObject *self, PyObject *args){
    PyArrayObject *x_obj,*y_obj;
    double *x, *y;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O!O!", &PyArray_Type, &x_obj,&PyArray_Type, &y_obj))  return NULL;
    if (NULL == x_obj)  return NULL;
    if (NULL == y_obj)  return NULL;

    npy_intp N = PyArray_DIM(x_obj, 0);
    std::cout << int(N) << std::endl;   //Correctly prints out size of array 

    //method 1 I tried to convert data
    x = (double*)x_obj->data;
    //method 2 that I tried
    y = (double*)PyArray_DATA(y_obj);

    // Debug printing.
    for (int i = 0; i < (int)N; i ++){
        std::cout << x[i] << std::endl; 
        std::cout << y[i] << std::endl; 
    }
    //prints out array correctly

    double z[N];
    myfunction(x,y,z,(int)N);  

    // Debug printing.
    for (int i = 0; i < (int)N; i ++){
        std::cout << z[i] << std::endl; 
    }
    //prints out array correctly    

    npy_intp dims[1];
    dims[0] = N;
    PyObject *pyArray = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_DOUBLE, z);

    PyObject *ret = Py_BuildValue("O", pyArray);
    return ret;
}

和我使用的 Python 代码：

import numpy as np
import mymodule as mm

a = np.array([1,2,3],dtype=np.float64)
b = np.array([4,5,6],dtype=np.float64)
c = np.zeros(shape=(1,3),dtype=np.float64)
c = mm.function(a,b)
print(c)
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1 回答 1

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将 a、b、c 的 python 减速中的数据类型指定为 dtype=np.float64。C 语言中的 Double 是 64 位浮点数。像您使用它的方式一样使用 np.array 通常会返回 np.int64。像这样使用 np.array 将返回一个 np.float64

a=np.array([1.,2.,3.])
于 2019-03-15T12:00:18.147 回答