用 C 扩展 python，返回 numpy 数组给出垃圾

我正在包装一个 C 文件，以便可以在 python 中使用它。 C 函数的输出是一个双精度数组。我希望这是 python 中的一个 numpy 数组。我得到垃圾。这是生成错误的示例。

首先是C文件（重点关注最后一个函数定义，其他都应该没问题）：

#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <stdio.h>

static char module_docstring[] =
    "docstring";

static char error_docstring[] =
        "generate the error";

static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args);

static PyMethodDef module_methods[] = {
        {"error", _aux_error, METH_VARARGS, error_docstring},
        {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC init_tmp(void) {

    PyObject *m = Py_InitModule3("_tmp", module_methods, module_docstring);
    if (m == NULL)
        return;

    /* Load `numpy` functionality. */
    import_array();
}

static PyObject *_aux_error(PyObject *self ,PyObject *args) {

    double vector[2] = {1.0 , 2.0};

    npy_intp dims[1] = { 2 };

    PyObject *ret  = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, (int)NPY_FLOAT , vector );
    return ret;
}

编译顺利（据我了解 - 我使用了一个可以编译所有内容的 python 脚本）。

在 python 中，我运行以下脚本来测试我的新模块：

try:
    import _tmp
    res = _tmp.error()
    print(res)
except:
    print("fail")

我在屏幕上看到的结果是垃圾。我尝试替换(int)NPY_FLOAT with (int)NPY_FLOAT32, (int)NPY_FLOAT64, (int)NPY_DOUBLE我仍然收到垃圾。 我使用的是python2.7。

谢谢！！！

EDIT：按照下面的答案，我将最后一个函数更改为：

static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args) {


    double *vector = calloc(2, sizeof(double));
    vector[0] = 1.0;
    vector[1] = 2.0;


    npy_intp *dims = calloc(1 , sizeof(npy_intp));
    dims[1] = 2;


    PyObject *ret  = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, (int)NPY_FLOAT , &vector );
    return ret;
}

现在 python 显示一个空数组。

尝试改变这个：

static PyObject *_aux_error(PyObject *self) {

to this:

static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args) {

Python 将通过args参数，即使你没有用它定义你的函数。

您的代码仍然存在一个根本问题。您已经使用数组创建了一个 numpy 数组，vector，即在堆栈上。什么时候_aux_error返回，该内存被回收并可能被重用。

您可以使用创建数组PyArray_SimpleNew()分配 numpy 数组，然后复制vector到数组的数据：

static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args)
{
    double vector[2] = {1.0 , 2.0};
    npy_intp dims[1] = {2};

    PyObject *ret = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_DOUBLE);
    memcpy(PyArray_DATA(ret), vector, sizeof(vector));
    return ret;
}

请注意，我将类型更改为NPY_DOUBLE; NPY_FLOAT是32位浮点类型。

在评论中，您询问了如何动态分配内存_aux_error。这是该示例的一个变体，可能有用。数组的长度仍然是硬编码的dims，所以它并不完全通用，但可能足以解决评论中的问题。

static PyObject *_aux_error(PyObject *self, PyObject *args)
{
    double *vector;
    npy_intp dims[1] = {5};
    npy_intp k;

    PyObject *ret = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_DOUBLE);
    vector = (double *) PyArray_DATA(ret);
    /*
     *  NOTE: Treating PyArray_DATA(ret) as if it were a contiguous one-dimensional C
     *  array is safe, because we just created it with PyArray_SimpleNew, so we know
     *  that it is, in fact, a one-dimensional contiguous array.
     */
    for (k = 0; k < dims[0]; ++k) {
        vector[k] = 1.0 + k;
    }
    return ret;
}