从 C 访问 Numpy 矩阵作为 3D 数组答案

【问题标题】：Accessing a Numpy Matrix from C as a 3D array从 C 访问 Numpy 矩阵作为 3D 数组
【发布时间】：2019-06-14 10:55:31
【问题描述】：

我注意到可以使用 PyArray_AsCArray 创建对 (3D) numpy 浮点数组的借用/被盗引用，如下所示：

...
float ***matrix_c;
npy_intp dims[3] = {X, Y, Z};
PyArray_Descr *descriptor = PyArray_DescrFromType(NPY_FLOAT32);
PyArray_AsCArray(&matrix_pyobject, (void **)&matrix_c, dims, 3, descriptor);
...

但是，当从代码中的不同部分执行此操作以传输相同的数组时，这不适用于我的情况。我需要每次传输都给我一个内部数组的引用，这样我就可以使用相同的地址。

为此，我发现我可以访问内部数组而不必担心使用 PyArray_DATA 的引用，尽管如此，这给出了矩阵的 1D 平面视图，因为 void * 引用了矩阵的第一个元素。

有什么方法可以让我使用最后一次调用获得对内部数组的引用，并且仍然能够将数组作为 3D C 数组使用？

【问题讨论】：

如果您真正需要的话，您是否有理由不在 C 中使用 3D 数组？
我获得的数组来自应用程序的 Python 端。我将用于繁重计算阶段的 3D Numpy 数组转移到 C，在 C 中访问和修改它，然后使用现在修改的 Numpy 数组继续 Python 部分。所有这一切，无需传输数据或复制（因此我需要直接引用）
stackoverflow.com/questions/15576136/…
stackoverflow.com/questions/51036850/…
stackoverflow.com/questions/14341549/…

标签： python c arrays numpy 3d

【解决方案1】：

找到了一个非常简单的方法来解决这个问题，所以我会发布它以防其他人遇到这个问题。

我尝试通过 2D 结构的指针来解决它，但最后，我需要的只是转换为指向 3D 结构的指针：

PyObject *matrix_object;
PyArg_ParseTuple(args, "O", &matrix_object);
float *matrix_c = (float *)PyArray_DATA((PyArrayObject *)matrix_object);
npy_intp *shape = PyArray_DIMS((PyArrayObject *)matrix_object);

// More code...
int numblocks = shape[0];
int blocksize = shape[1];
int elemsize  = shape[2];

float (*structured_matrix)[numblocks][blocksize][elemsize] = (float (*)[numblocks][blocksize][elemsize])matrix_c;

// Access structured_matrix as: structured_matrix[X][Y][Z]

【讨论】：