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我正在使用Python和Numpy开发音频算法.现在我想通过在C中实现它的一部分来加速该算法.在过去,我使用cython完成了这个.现在我想用新的cffi做同样的事情.

出于测试目的,我写了一个简单的C函数:

void copy(float *in, float *out, int len) {
    for (int i=0; i<len; i++) {
        out[i] = in[i];
    }
}

现在我想创建两个numpy数组,并由这个函数处理.我想出了一种方法:

import numpy as np
from cffi import FFI

ffi = FFI()
ffi.cdef("void copy(float *in, float *out, int len);")
C = ffi.dlopen("/path/to/copy.dll")

float_in = ffi.new("float[16]")
float_out = ffi.new("float[16]")

arr_in = 42*np.ones(16, dtype=np.float32)

float_in[0:16] = arr_in[0:16]
C.copy(float_in, float_out, 16)
arr_out = np.frombuffer(ffi.buffer(float_out, 16*4), dtype=np.float32)

但是,我想改进这段代码:

1. 有没有办法直接访问numpy数组的底层浮点缓冲区而不复制它们？
2. ffi.buffer非常方便快速转换为C数组的内容到Numpy数组.是否有一种等效方法可以快速将numpy数组转换为C数组而无需复制单个元素？
3. 对于某些应用程序,float_in[0:16] = arr_in[0:16]是一种访问数据的便捷方式.相反,arr_out[0:16] = float_out[0:16] …