Ctypes を使用して Python 経由で呼び出された C 関数から返される値が正しくありません
Ctypes を使用して Python から C 関数を呼び出す場合、引数と戻り値の型は非常に重要です。これを行わないと、未定義の動作が発生し、誤った値が返される可能性があります。
あなたの場合、数値を累乗する C 関数を定義しましたが、Python から呼び出すと誤った結果が発生しました。原因は、argtypes 属性のスペルミスであることが判明しました。修正されたコードは次のとおりです。
from ctypes import * so_file = '/Users/.../test.so' functions = CDLL(so_file) functions.power.argtypes = [c_float, c_int] # Correct spelling functions.power.restype = c_float print(functions.power(5,3))
argtypes と restype を指定することにより、Ctypes は Python と C データ型の間で変換する方法を認識し、適切な計算と値の処理を保証します。この修正により問題が解決され、期待どおりの出力が返されるはずです。
配列処理の影響
前述したように、最終的には 2 を返す C 関数を呼び出すことを目的としています。 -次元の C 配列。これには追加の考慮事項が含まれます:
- C 配列とポインター: C では、配列は基本的に最初の要素へのポインターです。このコンテキストでは、Ctypes の POINTER 型を使用して Python でポインターを管理する必要があります。
- データ変換: 多次元 C 配列を Python オブジェクトに変換するには、メモリ管理とデータ レイアウト。
- カスタム データ構造: 配列を表すためにカスタム データ構造を定義する必要がある場合があります。
これらの側面に注意深く対処することで、Ctype を使用して Python から 2 次元配列を返す C 関数を正常に呼び出すことができるようになります。
以上がctypes を使用して Python から呼び出すと、C 関数の戻り値が正しくないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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