我试图在Cython上转换numpy数组中的C double*,但还没有成功。 我找到了这些有用的链接: Force NumPy ndarray to take ownership of its memory in Cythonhttps://github.com/numpy/numpy/issues/8253
但每次我在Cython中使用以下.pyx文件时,都会导致Jupyter崩溃(死内核):
.c文件:
#include<stdlib.h>
#include "test.h"
double* test1(int n) {
double* A=(double*)calloc(n,sizeof(double));
int i;
for (i=0;i<n;i++) {
A[i]=i+0.5; }
return(A); }
我也试着用malloc得到同样的结果。你知道吗
.pyx文件:
cimport c_test
import numpy as np
cimport numpy as np
np.import_array()
ctypedef np.float64_t DTYPE_t
cdef extern from "numpy/arrayobject.h":
void PyArray_ENABLEFLAGS(np.ndarray arr, int flags)
cdef data_to_numpy_array_with_spec(void * ptr, np.npy_intp N, int t):
cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] arr = np.PyArray_SimpleNewFromData(1, &N, t, ptr)
PyArray_ENABLEFLAGS(arr, np.NPY_OWNDATA)
return arr
def test(n):
cdef double* t1
t=data_to_numpy_array_with_spec(c_test.test1(n),n,np.NPY_FLOAT64)
return(t)
c_fct试验1函数返回一个C double*n double,我想把它转换成一个numpy数组,这个数组拥有数据以避免内存泄漏。如果没有PyArray_ENABLEFLAGS(t, np.NPY_ARRAY_OWNDATA)
行,一切都可以正常工作,但是当numpy数组被销毁时,内存不会被释放。你知道吗
jupyter笔记本:
import cy_test as ct
ct.test(1000)
c级_测试.pxd文件:
cdef extern from "test.h":
double* test1(int n)
我的设置.py文件如下所示:
from setuptools import setup
from setuptools.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
from Cython.Build import cythonize
import numpy as np
ext_modules = cythonize([Extension("cy_test", ["cy_test.pyx","test.c"])])
setup(
name = 'Hello world app',
cmdclass = {'build_ext': build_ext},
ext_modules = ext_modules,
include_dirs=[np.get_include()]
)
我认为我的问题可能来自与github链接相同的原因,但我不知道如何解决它(在我的例子中,C指针已经存在,所以我认为我不能使用相同的解决方案)。你知道吗
我在使用Anaconda 64位的Windows 10上工作,下面是版本的详细信息: 3.7.1(默认,2018年12月10日,22:54:23)[MSC v.1915 64位(AMD64)]
正如在链接的Github issue中所解释的,} 函数访问。如果您的内存不是来自此分配器,则不能使用
NPY_OWNDATA
只有在通过NumPy本身使用的同一分配器分配内存时才是安全的。这个分配器可以通过^{NPY_OWNDATA
。你知道吗不要试图强迫一个数组拥有你给它的任意内存。相反,使用^{} 将数组的基设置为知道如何执行正确清理的对象。capsule可能是一个方便使用的对象。你知道吗
好的,多亏了你,一切都完成了,我所要做的就是修改.pyx文件如下:
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