基于F2PY的可调Fortran阵列

Question

我一直试图包装一些Fortran库，并增强一些例程，使它们能够使用numpy数组的输入和输出，而不是单个输入和输出。在大多数情况下，我是成功的，并且已经完成了一些简单的例程。唯一的问题是我的f_prog例程。

subroutine f_prog(mu,x,y,m)
    integer :: m, i
    !f2py intent(hide) :: m
    DOUBLE PRECISION, intent(in) :: mu
    DOUBLE PRECISION, dimension(m , 6), intent(in) :: x
    DOUBLE PRECISION, dimension(m , 6), intent(out) :: y
    DOUBLE PRECISION, dimension( 6 ) :: y_temp(6)
    do i=1,m
        call prog(mu,x(i,1:6),y_temp)   
        y(i,1:6)=y_temp(1:6)
    enddo   
end subroutine

当使用输入f_prog( 1，(1,2,3,4,5,6) )运行f_prog时，我收到错误：

    In [21]: clout(gm[0],sc_mars[0])
    1-th dimension must be 6 but got 0 (not defined).
    ---------------------------------------------------------------------------
    error                                    Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-21-1614a809900e> in <module>()
    ----> 1 clout(gm[0],sc_mars[0])

    error: failed in converting 2nd argument `x' of pythage_new.f_clout to C/Fortran array

但是当我使用f_prog( 1，(1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6) )运行它时，我收到了预期的输出。注意，所有数组输入都使用Python中的Numpy库，而不是Python的标准列表结构。

这个错误使我相信，当数组只是一行时，F2PY并不尊重数组的维度。

任何建议都很感谢，谢谢！

如下文所述，还可以将数组嵌套如下：

f_prog( 1 , [[1,2,3,4,5,6]] )

虽然，我试图创建一个标准库，所以每次用户想要使用这个例程时，强迫用户在变量周围添加括号是不太实际的。

Answer 1

我不确定我是否理解你的问题。特别是您所说的可调整的、可分配的或动态大小的数组。代码中没有任何数组的动态更改。F2py子程序只接受一些数组，不管它是如何出现的，它只需要在第二维度中有正确的大小6。

您还说您使用的是NumPy数组，但是代码中没有numpy数组。如果您想使用numpy数组，那么只需创建一个：

#create a Numpy array in Fortran ordering
arr = numpy.zeros([3,6], order='F')

#fill in some values
arr[:,:] = numpy.random.rand(3,6)

#run your f2py code
f_prog.f_prog(1, arr)

如果您需要输入一个向量，您应该将它重新塑造为一个2D数组，因为子例程需要一个2D数组。

f_prog.f_prog(1, numpy.reshape([1.,2.,3.,4.,5.,6.], [1,6],order='F'))

Answer 2

在表达式f_prog( 1 , ([1,2,3,4,5,6]) )中，[1,2,3,4,5,6]周围的括号没有作用(就像(1)和1一样)，所以参数是一维序列。为了使它看起来像一个二维序列，您可以添加一个后缀逗号a，以便它是一个包含列表：f_prog(1, ([1,2,3,4,5,6],))的元组。或者使用嵌套列表：f_prog(1, [[1,2,3,4,5,6]])。

更新:问题(正如我现在所理解的)是，f2py生成的包装器比您希望的更挑剔参数的形状。Fortran文件说参数是2-d，所以f2py坚持让用户用二维numpy数组调用函数。这是很容易做到的，但如果函数的用户也可以传递一个一维数组，并让代码将其视为包含单个行的二维数组，那就太好了。

一个可能的解决方法是围绕f2py函数创建一个薄包装器。在包装器中，对数组参数调用atleast_2d，然后将其传递给f2py函数。大致是这样的：

def func(mu, x):
    x = np.atleast_2d(x)
    y = f_prog(mu, x)  # Call the function that was generated by f2py.
    return y