在python用CFFI调用c的dll时 TypeError: initializer for ctype 'double *' must be a cdata pointer, not numpy.ndarray

这个错误通常是由于使用了numpy数组作为CFFI中的ctype类型时出现的。由于numpy数组不是C数据类型，因此需要将其转换为C数据类型才能在CFFI中使用。

要解决这个问题，需要使用CFFI提供的“from_buffer”方法将numpy数组转换为C数据类型。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from cffi import FFI

ffi = FFI()

# 定义C函数签名
ffi.cdef("void my_function(double *data, int size);")

# 加载C库
lib = ffi.dlopen("my_library.dll")

# 创建一个numpy数组
my_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

# 将numpy数组转换为C数据类型
my_c_array = ffi.cast("double *", my_array.ctypes.data)

# 调用C函数
lib.my_function(my_c_array, len(my_array))

在上面的示例代码中，使用“ffi.cast”方法将numpy数组转换为C数据类型。这里假设“my_function”函数需要一个双精度浮点数指针作为参数。

相关问题

TypeError: Value after * must be an iterable, not numpy.uint8

This error occurs when you try to multiply a single value (which is not iterable) with a numpy array. To fix this error, you need to ensure that both operands of the multiplication operation are iterable.

For example, if you have a numpy array `a` and a scalar value `b`, you can multiply them using the following code:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = 2

result = a * b

In this example, `b` is a scalar value, but it is automatically broadcasted to match the shape of `a` (which is `[1, 2, 3]`). This means that `b` is effectively converted to the array `[2, 2, 2]`, and then multiplied element-wise with `a` to produce the result `[2, 4, 6]`.

If you still get the same error, make sure that the data type of your numpy array is compatible with the scalar value you want to use for multiplication. For example, if your numpy array has a data type of `uint8`, you should use a scalar value that can be converted to `uint8`, such as an integer between 0 and 255.

TypeError: order must be str, not numpy.ndarray

这个错误通常是因为你在使用NumPy的函数时，传递了一个不正确的参数类型。具体来说，这个错误可能会在使用numpy.sort函数时出现，因为这个函数的第二个参数order需要传递一个字符串类型的参数，而你传递了一个NumPy数组作为参数。

要解决这个错误，你需要检查你的代码，看看在哪里调用了numpy.sort函数并传递了不正确的参数。确保第二个参数order是一个字符串类型的参数，例如：

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 2])
sorted_arr = np.sort(arr, order='name')

在这个例子中，我们将字符串'name'作为第二个参数传递给了np.sort函数，因此不会出现TypeError的错误。

需要注意的是，不同的NumPy函数可能需要不同的参数类型和参数个数，因此在调用NumPy函数时请仔细查看文档并检查参数类型和参数个数。