Быстрая итерация по столбцам матрицы с ctypes

Question

Пусть А матрица

import numpy as np 
A = np.matrix([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]]) 

[[ 3. 1. 2. 0.] 
[ 2. 1. 3. 1.] 
[ 0. 2. 0. 3.]] 

Я перед сложной библиотеки (на основе интерфейса ctypes), который кроме меня дает указатели на столбцы матрицы, например:

import ctypes 

for j in range(0,4): 
    a = np.copy(A[:,j]) 
    lib.DoSomething(a.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))) 

Очевидно, что я стараюсь избежать копирования столбца в переменную a. Наверное, есть множество умных идей? Может быть, мне нужно транспонировать и скопировать матрицу? Или есть способ, которым я могу сохранить его в колонке?

Томас

Answer 1

Вы можете хранить матрицу в Fortran порядке, так что столбцы являются смежными. Затем просто передайте представление этому смежному столбцу.

A = np.array([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]], order='F') 
for j in range(0, 4): 
    a = A[:, j] 

Кроме того, избегайте использования np.matrix, если вы действительно не нужно. Это магнит ошибки.

Answer 2

Так что numpy будет хранить ваши данные только в строгом порядке. Если вы хотите избежать операции копирования, вы можете сделать следующее:

EDIT: Таким образом, приведенное выше утверждение является бессмыслицей, и простой ответ - просто установить order='F', как в приведенном выше ответе.

import numpy as np 

# avoid matrix and define the dtype at the start so you don't have an extra copy 
A = np.array([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0], [2.0, 1.0, 3.0, 1.0], [0.0, 2.0, 0.0, 3.0]],dtype="float64",order="F") 

for row in A.transpose(): 
    lib.DoSomething(np.ctypeslib.as_ctypes(row))