numpy 資料型別c 底層實現

2022-06-27 16:45:12 字數 2039 閱讀 7956

c++ 使用numpy 資料型別

#include #include #include //定義c ++ 資料型別


typedef struct 


data;


//定義python 資料型別


typedef struct 


py_data;


//定義python 資料成員


pymemberdef py_data_member = , };


pytypeobject py_data_type_type = ;


static pyobject *type_getitem(char *ip, pyarrayobject* ap)


static void type_copyswapn(void*dst, npy_intp dstride, void* src, npy_intp sstride,


npy_intp n, int swap, void *npy_unused(arr))


static void data_copyswap(void *dst, void* src, int swap, void* npy_unused(arr))


static int type_setitem(pyobject* op, char *ov, pyarrayobject* ap)


static npy_bool type_nonzero(char *ip, pyarrayobject* ap)


//直接拿著返回的數值就可以建立乙個numpy 陣列了。 在python 層也能返回numpy array 直接進行使用


static int register_numpy_dtype()


int type_num = 0;


static pyarray_arrfuncs _pydatatype_arrfuncs;


pyarray_initarrfuncs(&_pysignaltype_arrfuncs);


_pydatatype_arrfuncs.getitem = (pyarray_getitemfunc *)type_getitem;


_pydatatype_arrfuncs.setitem = (pyarray_setitemfunc *)type_setitem;


_pydatatype_arrfuncs.copyswap = (pyarray_copyswapfunc *)data_copyswap;


_pydatatype_arrfuncs.copyswapn = (pyarray_copyswapnfunc *)type_copyswapn;


_pydatatype_arrfuncs.nonzero = (pyarray_nonzerofunc *)type_nonzero;


pyarray_descr *data_descr;


signal_descr = pyobject_new(pyarray_descr, &pyarraydescr_type);


signal_descr->typeobj = &py_data_type_type;


signal_descr->kind = 'q';


signal_descr->type = 'j';


signal_descr->byteorder = '=';


signal_descr->type_num = 0;


signal_descr->elsize = sizeof(data);


signal_descr->alignment = 8;


signal_descr->subarray = null;


signal_descr->fields = null;


signal_descr->names = null;


signal_descr->f = &_pydatatype_arrfuncs;


py_incref(&py_data_type_type);


type_num = pyarray_registerdatatype(signal_descr);


if (type_num < 0)


return 0;


}

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