c malloc数组指针在cython中返回
如何有效地将cython中的malloc数组指针（或numpy数组指针）返回到python3。
只要我不返回数组指针，cython代码就可以正常工作
我想要：
def double complex* randn_zig(int n): ... r = malloc(n*n*sizeof(double complex)) ... return r c11（gcc 11）等价物是：
double complex* randn_zig(int n){ r = malloc(n*n*sizeof(double complex)) return r }
我试过 randn_zig(int n):
和randn_zig( r, int n):
到目前为止，其他排列没有成功。 c和cython代码版本的速度是Numby / pylab randn版本的5倍，如果我能找到一种方法来返回指向大型10 ^ 6到10 ^ 10双复数组的指针。
Numpy C API
你的问题与这篇文章类似。
您可以使用下面的函数将C指针传递给Numpy数组。 当Numpyarrays被回收时，内存将自动释放。 如果你想要指针释放指针，你不应该设置NPY_OWNDATA标志。
import numpy as np cimport numpy as np cdef pointer_to_numpy_array_complex128(void * ptr, np.npy_intp size): '''Convert c pointer to numpy array. The memory will be freed as soon as the ndarray is deallocated. ''' cdef extern from "numpy/arrayobject.h": void PyArray_ENABLEFLAGS(np.ndarray arr, int flags) cdef np.ndarray[np.complex128, ndim=1] arr = \ np.PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, np.NPY_COMPLEX128, ptr) PyArray_ENABLEFLAGS(arr, np.NPY_OWNDATA) return arr
以供参考：
- PyArray_SimpleNewFromData
- Numpy数据类型API
Cython Typed Memoryviews
当然，你也可以使用cython memoryview 。
import numpy as np cimport numpy as np cdef np.complex128_t[:,:] view = c_pointer numpy_arr = np.asarray(view)
上面的代码将C指针传递给numpy数组。 然而，这不会自动释放内存，你必须自己释放内存，否则会导致内存泄漏！
我认为最好的方法是将通过NumPy在Python中创建的现有数组的指针传递给Cython，否则您似乎必须将malloc创建的数组的内容复制到另一个数组，如此玩具示例中所示：
import numpy as np cimport numpy as np from libc.stdlib cimport malloc, free def main(): cdef int i, n=40 cdef double complex *r cdef np.ndarray[np.complex128_t, ndim=1] a a = np.zeros(n*n, dtype=np.complex128) r = malloc(n*n*sizeof(double complex)) for i in range(n*n): r[i] = 1. for i in range(n*n): a[i] = r[i] free(r) return a
对于使用C-11标准的gcc 5+（gcc -std = gnu11 …），多维malloc和calloc数组的语法已经发生了显着变化。
一个main（）过程，用于为n = 1024创建一个2-D，双，复数calloc数组r [n] [n]现在：
long n = 1024; complex double (*r)[n] = calloc(n, sizeof *r);
使用指向此calloc数组r [n] [n]的指针的高斯随机数生成器randn_box_muller（）的示例是：
inline static void randn_box_muller(long n, complex double r[][n]) { long i, j; register double x, y; for(i = 0; i < n; i++){ for(j = 0; j < n; j++){ x = 2.*M_PI*dsfmt_genrand_close_open(&dsfmt); y = sqrt(-2.*log(dsfmt_genrand_close_open(&dsfmt))); r[i][j] = (cos(x) + I*sin(x))*y; } } return; }
这种相对较新的calloc分配语法有点奇怪。 它适用于1,2和甚至n维的calloc和malloc数组。 希望这也可以与Python3一起使用。 我希望很快就能测试一下。