Swig 和多维数组答案

【问题标题】：Swig and multidimensional arraysSwig 和多维数组
【发布时间】：2015-07-27 09:12:02
【问题描述】：

我正在使用 Swig 将 python 与 C 代码接口。

我想调用一个以包含 int** var 的结构为参数的 C 函数：

typedef struct
{
    (...)
    int** my2Darray;
} myStruct;

void myCFunction( myStruct struct );

我正在努力处理多维数组。

我的代码如下所示：

在接口文件中，我使用的是这样的数组：

%include carrays.i
%array_class( int, intArray );
%array_class( intArray, intArrayArray );

在 python 中，我有：

myStruct = myModule.myStruct()
var = myModule.intArrayArray(28)

for j in range(28):
    var1 = myModule.intArray(28)

    for i in range(28):
        var1[i] = (...) filling var1 (...)

    var[j] = var1

myStruct.my2Darray = var

myCFonction( myStruct )

我在myStruct.my2Darray = var 行收到错误：

TypeError: in method 'maStruct_monTableau2D_set', argument 2 of type 'int **'

我怀疑%array_class( intArray, intArrayArray ) 这一行。我尝试使用 int* 的 typedef 来创建我的数组，如下所示： %array_class( myTypeDef, intArrayArray ); 但这似乎不起作用。

你知道如何在 Swig 中处理多维数组吗？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

int** my2Darray 实际上既不描述二维数组，也不描述指向数组的指针。它是一个指向int * 的指针，并且可能指向这样的一维数组。尽管数组和指针在 C 中密切相关，但它们根本不是一回事。我没有关于如何在 Swig 中处理此问题的建议，但最好从对 C 数据的充分理解开始。

标签： python c arrays multidimensional-array swig

【解决方案1】：

这就是我处理二维数组的方式。我使用的技巧是编写一些内联代码来处理数组的创建和变异。完成后，我就可以使用这些功能进行竞标了。

下面是示例代码。

ddarray.i

%module ddarray
%inline %{
// Helper function to create a 2d array
int* *int_array(int rows, int cols) {
    int i;
    int **arr = (int **)malloc(rows * sizeof(int *));
    for (i=0; i<rows; i++)
        arr[i] = (int *)malloc(cols * sizeof(int)); 
    return arr;
 }

void *setitem(int **array, int row, int col, int value) {
    array[row][col] = value;
    }
%}

ddarray.c

int calculate(int **arr, int rows, int cols) {
    int i, j, sum = 0, product;
    for(i = 0; i < rows; i++) {
        product = 1;
        for(j = 0; j < cols; j++)
            product *= arr[i][j];
        sum += product;
    }
    return sum;
}

示例 Python 脚本

import ddarray

a = ddarray.int_array(2, 3)
for i in xrange(2):
    for j in xrange(3):
        ddarray.setitem(a, i, j, i + 1)

print ddarray.calculate(a, 2, 3)

【讨论】：

【解决方案2】：

您是否考虑过为此使用numpy？我已经在我的 SWIG 包装的 C++ 项目中使用 numpy 来处理双精度和 std::complex 元素的 1D、2D 和 3D 数组，并取得了很大的成功。

您需要get numpy.i 并在您的 python 环境中安装 numpy。

以下是您如何构建它的示例：

.i 文件：

// Numpy Related Includes:
%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
%}
// numpy arrays
%include "numpy.i"
%init %{
import_array(); // This is essential. We will get a crash in Python without it.
%}
// These names must exactly match the function declaration.
%apply (int* INPLACE_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) \
      {(int* npyArray2D, int npyLength1D, int npyLength2D)}

%include "yourheader.h"

%clear (int* npyArray2D, int npyLength1D, int npyLength2D);

.h 文件：

/// Get the data in a 2D Array.
void arrayFunction(int* npyArray2D, int npyLength1D, int npyLength2D);

.cpp 文件：

void arrayFunction(int* npyArray2D, int npyLength1D, int npyLength2D)
{
    for(int i = 0; i < npyLength1D; ++i)
    {
        for(int j = 0; j < npyLength2D; ++j)
        {
            int nIndexJ = i * npyLength2D + j;
            // operate on array
            npyArray2D[nIndexJ];
        }
    }
}

.py 文件：

def makeArray(rows, cols):
    return numpy.array(numpy.zeros(shape=(rows, cols)), dtype=numpy.int)

arr2D = makeArray(28, 28)
myModule.arrayFunction(arr2D)

【讨论】：