如何将我的 (7, 3, 3, 3) 数组传递给 Fortran 子例程？

Question

我已经通过 f2py 命令编写了一个用于 python 的 fortran 子例程。

子例程采用形状为 (7, 3, 3, 3) 的 numpy ndarray。该数组是 7 个立方体的数组，大小为 3x3x3。我还将整数 7 和 3 传递给子例程。

这是代码

        subroutine fit(n, m, a)

c ===================================================================
c                            ArrayTest.f
c ===================================================================
c       n            - number of cubes being passed
c
c       m            - edge of cube size
c
c       a(n,m,m,m)   - array of shape (n,m,m,m)
c
c ===================================================================

        implicit none
        integer m
        integer n
        double precision a(n,m,m,m)

        end subroutine fit

这只是为了看看我能不能传数组。当我从 python 编译和调用它时，出现以下错误。

import ArrayTest as AT 
import numpy as np

n = 7
m = 3
a = np.ones((n,m,m,m))

AT.fit(n, m, a)

投掷

ArrayTest.error: (shape(a,0)==n) failed for 1st keyword n: fit:n=3

我不知道发生了什么。在 fortran 中将数组定义为 a(m,m,m,m) 不会引发任何问题，只有当我尝试从两个整数定义它时才会导致问题，即使我同时设置了 m = n = 3。如何将我的 (7, 3, 3, 3) 数组传递给 Fortran 子例程吗？

Answer 1

查看由 f2py 创建的 Python 函数的文档字符串：

fit(a,[n,m])

Wrapper for ``fit``.

Parameters
----------
a : input rank-4 array('d') with bounds (n,m,m,m)

Other Parameters
----------------
n : input int, optional
    Default: shape(a,0)
m : input int, optional
    Default: shape(a,1)

f2py 认识到 n 和 m 描述了 a 的形状，因此 Python 函数不需要参数，因为它们可以通过检查 numpy 数组的形状。所以它们是 Python 函数的可选第二个和第三个参数 fit:

In [8]: import ArrayTest as AT

In [9]: n = 7

In [10]: m = 3

In [11]: a = np.zeros((n, m, m, m))

In [12]: AT.fit(a, n, m)

In [13]: AT.fit(a)

如何将我的 (7, 3, 3, 3) 数组传递给 Fortran 子例程？

How do I pass my (7, 3, 3, 3) array to a fortran subroutine?

python

arrays

fortran

numpy

f2py