带有 Numpy 数组的 Python PYPY Cffi答案

【问题标题】：Python PYPY Cffi with Numpy array带有 Numpy 数组的 Python PYPY Cffi
【发布时间】：2014-05-21 19:29:14
【问题描述】：

我正在尝试学习使用 cffi，但我对 c 还很陌生，所以它有点棘手。我正在练习一个简单的函数来计算双精度数组的总和。奇怪的是，我的 sum 函数没有给出正确的输出。谁能明白为什么？我是否正确处理数组？我不明白为什么我必须将 numpy 数组转换为指针。

from cffi import FFI
import numpy as np

ffi = FFI()
ffi.cdef("""
double sum(double[], int);
""")
C = ffi.verify("""
double sum(double numbers[],int num_elements){
   int i, sum=0.0;
   for (i=0; i<num_elements; i++)
   {
     sum = sum + numbers[i];
   }
   return(sum);
}
""")
numbers = np.random.gamma(1,1,100)
print 'numpy', sum(numbers)

numbers_p = ffi.cast('double *',numbers.ctypes.data)
sm = C.sum(numbers_p, len(numbers))

print 'cffi', sm

输出：

numpy 119.436940423
cffi 80.0

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy pypy python-cffi

【解决方案1】：

注意结果是一个漂亮的扁平整数。

你的 C 代码是错误的。您需要为 sum 指定正确的类型。

建议的更改：

C = ffi.verify("""
double sum(double numbers[],int num_elements){
   int i;
   double sum=0.0; //Now it has the correct data type.
   for (i=0; i<num_elements; i++)
   {
     sum = sum + numbers[i];
   }
   return(sum);
}
""")

有了更正：

>>> sm = C.sum(numbers_p, len(numbers))
>>> sm
98.53688973595715
>>> sum(numbers)
98.536889735957146
>>> sum(numbers) == sm
True

【讨论】：