Python調用C/Fortran混合的動態鏈接庫-下篇

接着前面的內容，我們在這里繼續介紹Python傳遞二維數組到fortran並進行簡單計算后返回的例子。

問題描述：

Python的NumPy定義二維數組傳遞到Fortran程序計算后返回

限制條件：

1. Python中必須確定數組的大小即維數
2. Python中用NumPy定義的數組存儲方式必須是Fortran的按列存儲

實現方式：

Python中使用NumPy定義Fortran方式存儲的二維數組，利用ndpointer定義數組類型和維數，將二維數組的首地址和維數信息傳入Fortran中進行計算並返回

附注：NumPy的ndarray提供了ctypes模塊，可以調用其data屬性將數組首地址傳入

參考鏈接：

原來Numpy的array可以很方便地和ctypes結合起來使用

Fortran代碼：

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=1,n1
        do j=1,n2
            matrix(i,j) = real(i,4)*1.E1+real(j,4)*2.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=4)::aa(4,5)
call transferMat2For(aa,4,5)
end program

Python代碼：

#! /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

編譯指令：

gfortran ctypes2d_array_test.f90 -fPIC -shared -o test.so

運行結果：

pasuka@ubuntu:~/fortran_code$ python py2f90_test.py
Row:   1 Col:   1 Value: 12.00
Row:   1 Col:   2 Value: 14.00
Row:   1 Col:   3 Value: 16.00
Row:   1 Col:   4 Value: 18.00
Row:   1 Col:   5 Value: 20.00
Row:   2 Col:   1 Value: 22.00
Row:   2 Col:   2 Value: 24.00
Row:   2 Col:   3 Value: 26.00
Row:   2 Col:   4 Value: 28.00
Row:   2 Col:   5 Value: 30.00
********************************************************************************
[[ 12.  14.  16.  18.  20.]
 [ 22.  24.  26.  28.  30.]]