python调用c++传递数组的实例
如下所示：
INPUT = c_int * 4
# 实例化一个长度为2的整型数组
input = INPUT()
# 为数组赋值（input这个数组是不支持迭代的）
input[0] = 11
input[1] = 2
input[2] = 3
input[3] = 4
dll.teststring.restype = c_char_p
# bytes(aaaa, encoding="utf-8")
a = dll.teststring(input,4)
MYLIBDLL char* teststring(int* plus1, int len);
char* teststring(int* plus1,int len) {
for (int i = 0; i < len; i++) {
printf("%d \n", plus1[i]);
}
Mat mat;
//加载图片
mat = imread("bgs.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
printf("a %d %d", mat.rows, mat.cols);
//if (!mat.empty()) {
int m, n;
n = mat.cols * 3;
m = mat.rows;
unsigned char *data = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * m * n);
int p = 0;
for (int i = 0; i < m; i++)
{
for (int j = 0; j < n; j++)
{
data[p] = mat.at(i, j);
p++;
}
}
*plus1 = p;
return (char*)data;
}
以上这篇python调用c++传递数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
时间： 2019-02-12
在当前目录下: 方法1: file = open('filename') a =file.read() b =a.split('\n')#使用换行 len(b) #统计有多少行 for i in range(len(b)): b[i] = b[i].split()#使用空格分开 len(b[0])#可以查看第一行有多少列. B[0][311]#可以查看具体某行某列的数 import numpy as np b = np.array(b)#转成numpy形的 type(b) # 输出<输出clas
据说,Python 的对象天生拥有一些神奇的方法,它们总被双下划线所包围,他们是面向对象的 Python 的一切. 他们是可以给你的类增加魔力的特殊方法,如果你的对象实现(重载)了这些方法中的某一个,那么这个方法就会在特殊的情况下被 Python 所调用,你可以定义自己想要的行为,而这一切都是自动发生的. Python 的魔术方法非常强大,然而随之而来的则是责任.了解正确的方法去使用非常重要! 魔法方法 含义 基本的魔法方法 __new__(cls[, ...]) new 是在一个对象实例化的时
最近写程序需要从文件中读取数据,并把读取的数据转换成向量. 查阅资料之后找到了读取csv文件和txt文件两种方式,下面结合自己的实验过程,做简要记录,供大家参考: 1.读取csv文件的数据 import csv filtpath = "data_test.csv" with open(filtpath,'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) data = [] for line in rea
示例1: pycallclass.cpp: #include using namespace std; typedef unsigned char BYTE; #define MAX_COUNT 20 struct tagOutCardResult_py { BYTE cbCardCount; BYTE cbResultCard1; BYTE cbResultCard2; BYTE cbResultCard3; BYTE cbResultCard4; BYTE cbRes
1.实现文件读写的文件ltz_schedule_times.py #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import os def ReadTimes(): res = [] if os.path.exists('schedule_times.txt'): fp = open('schedule_times.txt', 'r') else: os.system('touch schedule_times.txt') fp = open('schedule_ti
本次分析一下Logger.info的流程 1. Logger.info源码: def info(self, msg, *args, **kwargs): """ Log 'msg % args' with severity 'INFO'. To pass exception information, use the keyword argument exc_info with a true value, e.g. logger.info("Houston, we h
该脚本是为了结合之前的编写的脚本,来实现数据的比对模块,实现数据的自动化!由于数据格式是定死的,该代码只做参考,有什么问题可以私信我! CSV的数据格式截图如下: readDataToDic.py源代码如下: #coding=utf8 import csv ''' 该模块的主要功能,是根据已有的csv文件, 通过readDataToDicl函数,把csv中对应的部分, 写入字典中,每个字典当当作一条json数据 ''' class GenExceptData(object): def __ini
1.不定长参数的写法,用 *变量名 表示 2.不定长参数累加 3.不定长参数,使用**c接受m=23,n=56的值: 传参时,a必写,b.c可以缺省 def fun(a, b, *args): print(a) print(b) print(args) print("="*30) ret = a + b for i in args: ret += i return ret print(fun(1,2,3,4)) 结果: 1 2 (3, 4) ======================
如下所示: import xlrd import pandas as pd from pandas import DataFrame DATA_DIR = 'E:/' excel_name = '%s2017.xls' % DATA_DIR wb = xlrd.open_workbook(excel_name) # print(wb) # 获取workbook中所有的表格 sheets = wb.sheet_names() # print(sheets) # 循环遍历所有sheet df_28
Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')
nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,
np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表
如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩阵的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,
python中科学计算包numpy中矩阵的合并,需要用到如下两个函数: 列合并:np.column_stack() ,其中函数参数为一个tuple 行合并:np.row_stack(),其中函数参数为一个tuple >>> import numpy as np >>> a = np.arange(8).reshape(4, -1) >>> print(a) [[0 1] [2 3] [4 5] [6 7]] >>> b = np.ar
在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy 参数介绍 numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存
np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra
Numpy matrix 必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一个小的分支,包含于Array. import numpy as np >>> m = np.mat([[1,2],[3,4]]) >>> m[0] #读取一行 matrix([[1, 2]]) >>> m[:,0] #读取一列 matrix([[1], [3]]) numpy中数组和矩阵
对于numpy矩阵,行列扩展有三种比较常用的方法: 1.使用矩阵对象的c_方法扩展列,使用矩阵对象的r_方法扩展行. 2.使用numpy扩展库提供的insert()函数,使用axis参数指定行或列. 3.使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行,column_stack()函数扩展列. 以上这篇Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
常见的一种应用场景: 条件:假设A的shape为[4, 2],B的shape为[5, 2] 目的:实现A中的每一行, 减去B中的所有行(broadcast操作). 实现: A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例: wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_