ctypes를 통해 Python에서 호출된 C 함수가 잘못된 값을 반환함
ctypes를 사용하여 Python에서 C 함수를 호출할 때, 인수 및 반환 유형을 사용하여 적절한 데이터 변환을 보장합니다. 그렇지 않으면 잘못된 값이 반환될 수 있습니다.
귀하의 경우 power 함수의 반환 유형을 c_float로 지정했지만 인수 유형을 지정하지 않았습니다. 인수의 기본 유형은 c_int이므로 Python에서는 x 인수가 정수라고 가정하지만 그렇지 않습니다.
이를 수정하려면 인수 유형도 c_float로 지정해야 합니다.
functions.power.argtypes = [c_float, c_int]
이렇게 변경한 후 다음에서 power 함수를 호출할 때 예상 출력 125.0을 얻어야 합니다. Python.
ctypes가 Python과 C 간에 데이터를 올바르게 변환할 수 있도록 하려면 인수와 반환 유형을 모두 명시적으로 지정해야 한다는 점을 기억하세요. 이러한 유형 중 하나를 지정하지 않거나 철자를 틀리면 정의되지 않은 동작이 발생하고 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 값이 반환됩니다.
위 내용은 ctypes를 통해 Python에서 호출된 내 C 함수가 잘못된 값을 반환하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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