在與ctypes的

Question

一個矩陣的列快速迭代法設A是一個矩陣

import numpy as np 
A = np.matrix([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]]) 

[[ 3. 1. 2. 0.] 
[ 2. 1. 3. 1.] 
[ 0. 2. 0. 3.]] 

我面臨着一個複雜的庫（基於ctypes的接口），它以外我給指針的矩陣的列，例如：

import ctypes 

for j in range(0,4): 
    a = np.copy(A[:,j]) 
    lib.DoSomething(a.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))) 

顯然我很想避免將列拷貝到變量a中。我想有很多聰明的想法？也許我應該轉置並複製矩陣？或者有沒有一種方法可以將它存儲爲基於列？

托馬斯

Answer 1

你可以存儲在Fortran的順序矩陣，所以列是連續的。然後，將視圖傳遞給該連續列。

A = np.array([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]], order='F') 
for j in range(0, 4): 
    a = A[:, j] 

此外，應避免使用np.matrix除非你真的很需要它。這是一個臭蟲磁鐵。

Answer 2

所以numpy只會按行優先順序存儲您的數據。如果你想避免複製操作，你可以這樣做：

編輯：所以上面的聲明是無稽之談和簡單的答案它只是設置order='F'在上面的答案。

import numpy as np 

# avoid matrix and define the dtype at the start so you don't have an extra copy 
A = np.array([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]],dtype="float64",order="F") 

for row in A.transpose(): 
    lib.DoSomething(np.ctypeslib.as_ctypes(row))