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：
1 module py2f90 2 use,intrinsic::iso_c_binding 3 implicit none 4 contains 5 subroutine transferMat2For(matrix,n1,n2)bind(c,name=‘array2py‘) 6 implicit none 7 integer(c_int),intent(in),value::n1,n2 8 real(c_float),intent(out)::matrix(n1,n2) 9 10 integer::i,j 11 ! initialize matrix 12 matrix = 0.0E0 13 ! loop 14 do i=1,n1 15 do j=1,n2 16 matrix(i,j) = real(i,4)*1.E1+real(j,4)*2.E0 17 write(*,"(‘Row:‘,i4,1x,‘Col:‘,i4,1x,‘Value:‘,1x,F5.2)")i,j,matrix(i,j) 18 enddo 19 enddo 20 return 21 end subroutine 22 end module 23 24 program test 25 use py2f90 26 implicit none 27 real(kind=4)::aa(4,5) 28 call transferMat2For(aa,4,5) 29 end program
Python代码：
1 #! /usr/bin/env python
2 #coding=utf-8
3
4 import numpy as np
5 from numpy.ctypeslib import load_library,ndpointer
6 from ctypes import c_int
7
8 # shape of 2d array
9 n1,n2 = 2,4+1
10 # create an empty 2d array
11 data = np.empty(shape=(n1,n2),dtype=‘f4‘,order=‘f‘)
12
13 flib = load_library("test","./")
14 flib.argtypes = [ndpointer(dtype=‘f4‘,ndim=2),c_int,c_int]
15 flib.array2py(data.ctypes.data,n1,n2)
16 print "*"*80
17 print data
编译指令：
gfortran ctypes2d_array_test.f90 -fPIC -shared -o test.so
运行结果：
[email protected]:~/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.]]
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时间： 2024-10-20 15:49:02