Python调用C/Fortran混合的动态链接库-下篇
接着前面的内容,我们在这里继续介绍Python传递二维数组到fortran并进行简单计算后返回的例子。
问题描述:
Python的NumPy定义二维数组传递到Fortran程序计算后返回
限制条件:
- Python中必须确定数组的大小即维数
- Python中用NumPy定义的数组存储方式必须是Fortran的按列存储
实现方式:
Python中使用NumPy定义Fortran方式存储的二维数组,利用ndpointer定义数组类型和维数,将二维数组的首地址和维数信息传入Fortran中进行计算并返回
附注:NumPy的ndarray提供了ctypes模块,可以调用其data属性将数组首地址传入
参考链接:
原来Numpy的array可以很方便地和ctypes结合起来使用
Fortran代码:
module py2f90
use,intrinsic::iso_c_binding
implicit none
contains
subroutine transferMat2For(matrix,n1,n2)bind(c,name='array2py')
implicit none
integer(c_int),intent(in),value::n1,n2
real(c_float),intent(out)::matrix(n1,n2) integer::i,j
! initialize matrix
matrix = 0.0E0
! loop
do i=,n1
do j=,n2
matrix(i,j) = real(i,)*.E1+real(j,)*.E0
write(*,"('Row:',i4,1x,'Col:',i4,1x,'Value:',1x,F5.2)")i,j,matrix(i,j)
enddo
enddo
return
end subroutine
end module program test
use py2f90
implicit none
real(kind=)::aa(,)
call transferMat2For(aa,,)
end program
Python代码:
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8 import numpy as np
from numpy.ctypeslib import load_library,ndpointer
from ctypes import c_int # shape of 2d array
n1,n2 = 2,4+1
# create an empty 2d array
data = np.empty(shape=(n1,n2),dtype='f4',order='f') flib = load_library("test","./")
flib.argtypes = [ndpointer(dtype='f4',ndim=2),c_int,c_int]
flib.array2py(data.ctypes.data,n1,n2)
print "*"*80
print data
编译指令:
gfortran ctypes2d_array_test.f90 -fPIC -shared -o test.so
运行结果:
pasuka@ubuntu:~/fortran_code$ python py2f90_test.py
Row: Col: Value: 12.00
Row: Col: Value: 14.00
Row: Col: Value: 16.00
Row: Col: Value: 18.00
Row: Col: Value: 20.00
Row: Col: Value: 22.00
Row: Col: Value: 24.00
Row: Col: Value: 26.00
Row: Col: Value: 28.00
Row: Col: Value: 30.00
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