f2py -防止数组重新排序

Question

我有一个数组，它是通过f2py从fortran子程序读取的一维数组。然后在python中，对该数组进行整形：

a=np.zeros(nx*ny*nz)
read_fortran_array(a)
a=a.reshape(nz,ny,nx)  #in fortran, the order is a(nx,ny,nz), C/Python it is reversed

现在，我想将这个数组作为一个3D数组传递给fortran。

some_data=fortran_routine(a)

问题是，f2py在传递给fortran_routine之前一直在尝试转换a。fortran例程看起来如下：

subroutine fortran_routine(nx,ny,nz,a,b)
real a
real b
integer nx,ny,nz
!f2py intent(hidden) nx,ny,nz
!f2py intent(in) a
!f2py intent(out) b
...
end subroutine

我怎样才能防止所有的转位来回移动？(我非常乐意在这两种语言中使用不同的数组索引约定)。

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似乎np.asfortranarray或np.flags.f_contiguous应该在解决方案中起一定作用，我只是不知道它是什么部分(或者可能是ravel后面跟着reshape(shape,order='F')

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这篇文章似乎引起了一些混乱。这里的问题是，f2py试图保留索引方案，而不是内存布局。因此，如果我有一个带有(nz, ny, nx)形状的numpy数组(按C顺序)，那么f2py也试图使该数组具有fortran中的shape (nz, ny, nx)。如果f2py保留内存布局，则数组将具有python中的(nz, ny, nx)形状和fortran中的(nx, ny ,nz)形状。我想保留内存布局。

Answer 1

答案似乎相当简单：

b=np.ravel(a).reshape(tuple(reversed(a.shape)),order='F')

起作用，但很明显，这和：

b=a.T

因为transpose返回一个视图并快速查看b.flags和a.flags，这表明这是我想要的。(b.flags是F_CONTIGUOUS)。

Answer 2

Fortran不反转轴顺序，它只是将数据与C/Python不同地存储在内存中。您可以告诉numpy按Fortran顺序存储数据，这与倒转轴不一样。

我会重写你的代码

a=np.zeros(nx*ny*nz)
read_fortran_array(a)
a=a.reshape(nx,ny,nz, order='F') # It is now in Fortran order

现在，f2py不会尝试在传递时重新排序数组。

作为附带说明，这也会起作用。

a=a.reshape(nx,ny,nz) # Store in C order

因为在幕后，当您将C命令数组传递给Fortran例程时，f2py执行这些操作：

a=a.flatten() # Flatten array (Make 1-D)
a=a.reshape(nx,ny,nz, order='F')  # Place into Fortran order

当然，从一开始，在Fortran订单中存储是更有效的。

通常，除非您有一个性能关键部分，否则您不必担心数组的排序，因为f2py会为您处理这个问题。