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 fortran 子例程，以便在 python 中使用。

子例程采用形状为 (7, 3, 3, 3) 的 numpy ndarray。该数组是一个由 7 个立方体组成的数组，大小为 3x3x3。我还将整数 7 和 3 传递给子程序。

这里是代码

        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

这只是看看我是否可以传递数组。当我从 python 编译和调用它时，我得到以下错误。

import ArrayTest as AT 
import numpy as np

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

AT.fit(n, m, a)

抛出

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

我不知道发生了什么。将 fortran 中的数组定义为 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。如何我应该将我的 (7, 3, 3, 3) 数组传递给 fortran 子例程吗？

Answer 1

看一下 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，因此不是 Python 函数的必需参数，因为可以通过检查 numpy 数组的形状找到它们。所以它们是 Python 函数fit 的可选第二个和第三个参数：

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)