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c – 编织内联类型转换(python)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了c – 编织内联类型转换(python)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1825字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

祝2013年好！

我正在使用SciPy编织内联我的一些C代码来转置巨大的矩阵(大约200.000 x 15).它就像一个魅力,但我有一个关于类型转换的问题：

我的输入矩阵是从文件,逗号分隔等中读取的,因此所有条目都是字符串而不是浮点数(‘0.551’而不是0.551).这不影响转置函数的工作方式,但后来我必须将某些行转换为numpy float数组,所以我想知道是否可以在C代码中完成.让我解释一些代码：

def transpose(lines, N, x):
    code =  """
            py::list matrix;
            for(int i = 0; i < x; i++) {
                py::list line;
                if(i == 1) { continue; }
                for(int j = 0; j < N; j++) {
                    line.append(lines[j][i]);
                }
                matrix.append(line);
            }
            return_val = matrix;
            """
    return weave.inline(code, ['lines', 'N', 'x'])

matrix = [['0.5','0.1'],['0.2','0.2']]
matrixT = transpose(matrix, len(matrix), len(matrix[0]))
final_result = np.array(matrixT[0], dtype=float)

在示例中,我的小矩阵将被转置,我的示例结果将是转置矩阵的第一行转换为dtype float类型的numpy数组.这可以用C代码完成吗？我尝试过使用双x =(双)行[j] [i]和类似的东西,但它不知何故不适用于附加到py :: list对象.

解决方法:

以下内容可以完成您所追求的全部内容：

def transpose(lines):
    code =  """
            for(int i = 0; i < x; i++) {
                for(int j = 0; j < N; j++) {
                    out[j + i * N] = atof(lines[j][i]);
                    // OUT2(i, j) = atof(lines[j][i]);
                }
            }
            """
    N = len(lines)
    x = len(lines[0])
    out = np.empty((x, N), dtype=np.float64)
    weave.inline(code, ['lines', 'N', 'x', 'out'])
    return out

>>> matrix = [['0.5', '0.1', '0.7'],['0.2','0.2', '0.4']]
>>> matrix
[['0.5', '0.1', '0.7'], ['0.2', '0.2', '0.4']]
>>> transpose(matrix)
array([[ 0.5,  0.2],
       [ 0.1,  0.2],
       [ 0.7,  0.4]])

除了经常忘记;在没有编写任何C之类的6年之后,我在查找C代码中的内容时遇到了很多麻烦,最后它是指向数据本身的指针,而不是像documentation那样的PyArrayObject指针.编织定义了两个可供使用的变量,out_array和py_out,它们分别是PyArrayObject *和PyObject *类型.

我留下了一个替代版本的作品：weave自动定义宏< VAR> 1,< VAR> 2,< VAR> 3和< VAR> 4来访问相应数量的数组的数组尺寸.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的c – 编织内联类型转换(python)全部内容，希望文章能够帮你解决c – 编织内联类型转换(python)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】