Python-сообщество

reseacher2011 · Окт. 7, 2011 10:44:38

Для ускорения Питон приложений часть расчетов вынесена в Си-функции, работающие так

void myfunct(const double *x, const double *y, const double *z ... double *out);

x,y,z, ,,, - входные массивы, out - выходной. Причина связана со сложным алгоритмом формирования массива out, нужно организовывать вложенные циклы со сложными условиями внутри и в Питон это очень медленно.

Возникла необходимость при расчете элеентов out обратится к стандартной функции из scipy, переписать на Си которую достаточно сложно. Подскажите как можно решить, возникшую проблему.

doza_and · Окт. 7, 2011 11:16:55

А как вы используете myfunct?

Если используете модуль ctypes, то наверное подойдет зарегистрировать callback средствами ctypes и изменить сигнатуру вызова.
например так:

void myfunct(const double *x, const double *y, const double *z ... double *out, void (*fp)(void));

см http://docs.python.org/library/ctypes.html

Отредактировано (Окт. 7, 2011 11:19:16)

reseacher2011 · Окт. 7, 2011 20:58:29

Спасибо, пытаюсь понять по ссылке что делать :-)

doza_and
А как вы используете myfunct?

Вот эта схема позволила избавиться от Питон циклов, там где очень трудно построить матричное выражение:

void test_funct(const int n, const double* x, double* out){
    int i;
    double cx ;
    for(i=0; i<n; ++i){
        cx = *(x++);
        *(out++) = 2.*cx;
    }
}

def test_funct(t):
    res = ndarray(t.shape,dtype='d')
    n = t.shape[0]
    test.test_funct(n,t.reshape(-1,1).ctypes.data,res.reshape(-1,1).ctypes.data)
    return res

t=numpy.linspace(0,1,10);
R=test_funct(t)

но теперь проблема в том, что в Си функции нужно вызывать специальные функции, ну например нужно вместо 2*x вызвать scipy.special.j0(x), пока не понял можно ли это сделать

пока не очень хороший резутьтат:

void test_funct(const int n, const double* x, double* out, double(*fp)(double)){
    int i;
    double cx ;
    for(i=0; i<n; ++i){
        cx = *(x++);
        *(out++) = fp(cx);
    }
}

CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_double)

def test_funct(t):
    res = ndarray(t.shape,dtype='d')
    n = t.shape[0]
    test.test_funct(n,t.reshape(-1,1).ctypes.data,res.reshape(-1,1).ctypes.data,CMPFUNC(scipy.special.j0))
    return res

 ./test.py
Traceback (most recent call last):
  File "_ctypes/callbacks.c", line 295, in 'calling callback function'
ValueError: invalid number of arguments
Traceback (most recent call last):
  File "_ctypes/callbacks.c", line 295, in 'calling callback function'
ValueError: invalid number of arguments
Traceback (most recent call last):
  File "_ctypes/callbacks.c", line 295, in 'calling callback function'
ValueError: invalid number of arguments
Traceback (most recent call last):
  File "_ctypes/callbacks.c", line 295, in 'calling callback function'
ValueError: invalid number of arguments
Traceback (most recent call last):
  File "_ctypes/callbacks.c", line 295, in 'calling callback function'
...

Отредактировано (Окт. 7, 2011 21:13:45)

doza_and · Окт. 7, 2011 21:35:03

Вы неправильно описали функцию и делаете не так как в документации

CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_double,c_double)
берет и возвращает double
def J0(v):
    return scipy.special.j0(v)
test.test_funct(n,t.reshape(-1,1).ctypes.data,res.reshape(-1,1).ctypes.data,CMPFUNC(J0))

Скорее всего будет работать и как у вас, но всетаки…

Кстати в вашем случае гораздо быстрее будет просто применить j0 к массиву out (гораздо быстрее чем дергать callback)

>>> scipy.special.j0([1,4,3])
array([ 0.76519769, -0.39714981, -0.26005195])

МОжет я ошибаюсь но помоему ваш пример будет выглядеть так:

>>> y=scipy.special.j0(t)

Отредактировано (Окт. 7, 2011 21:39:24)

reseacher2011 · Окт. 7, 2011 21:47:35

doza_and
Вы неправильно описали функцию и делаете не так как в документации
CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_double,c_double)
берет и возвращает double
def J0(v):
    return scipy.special.j0(v)
test.test_funct(n,t.reshape(-1,1).ctypes.data,res.reshape(-1,1).ctypes.data,CMPFUNC(J0))
Скорее всего будет работать и как у вас, но всетаки…

Спасибо! CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_double,c_double) решило проблему

Кстати в вашем случае гораздо быстрее будет просто применить j0 к массиву out (гораздо быстрее чем дергать callback)
>>> scipy.special.j0([1,4,3])
array([ 0.76519769, -0.39714981, -0.26005195])
МОжет я ошибаюсь но помоему ваш пример будет выглядеть так:
>>> y=scipy.special.j0(t)

так пример сильно упрощенный, чтобы сосредоточится на сути проблемы

Python-сообщество

Уведомления

#1 Окт. 7, 2011 10:44:38

в Си функции вызвать scipy-функцию

#2 Окт. 7, 2011 11:16:55

в Си функции вызвать scipy-функцию

#3 Окт. 7, 2011 20:58:29

в Си функции вызвать scipy-функцию

#4 Окт. 7, 2011 21:35:03

в Си функции вызвать scipy-функцию

#5 Окт. 7, 2011 21:47:35

в Си функции вызвать scipy-функцию

Board footer