C读取python结构数组

本文介绍如何使用Python的Numpy库创建结构化的数组,并将其以二进制形式保存到文件中。随后,利用C++读取这些二进制数据并解析成相应的结构数组。为确保跨语言兼容性,特别关注了内存对齐问题。

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背景:

将python—numpy的结构数组保存到本地,然后用c将数据读取出来。

可能用到的知识:

  1. 在C语言中通过struct关键字定义结构类型,结构中的字段占据连续的内存空间,每个结构体占用的内存大小都相同,因此可以很容易地在此基础上定义结构数组。和C语言一样,在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同,两者就可以很容易的读取对方结构数组的二进制数组。
  2. numpy创建结构数组:先创建一个dtype对象,通过其字典参数描述结构类型的各个字段。字典有两个关键字:names,formats。每个关键字对应的值都是一个列表。names定义结构中的每个字段名,而formats则定义每个字段的类型,类型描述前面我们可以添加 `|', `<' ,'>'字符,用这些字符可以控制字段值的字节顺序:(1) | : 忽视字节顺序 (2)< : 低位字节在前 (3)> : 高位字节在前。相当于大小尾个概念,一般字符串默认“|”,数值默认“<”。
  3. 内存对齐:C语言的结构体为了内存寻址方便,会自动的添加一些填充用的字节,这叫做内存对齐。例如:如果把下面的name[32]改为name[30]的话,由于内存对齐问题,在name和age中间会填补两个字节,最终的结构体大小不会改变。因此如果numpy中的所配置的内存大小不符合C语言的对齐规范的话,将会出现数据错位。为了解决这个问题,在创建dtype对象时,可以传递参数align=True,这样numpy的结构数组的内存对齐和C语言的结构体就一致了。

代码:

python:导出结构数组二进制形式

persontype = np.dtype({
    'names':['name','age','weight'],
    'formats':['S30','i','f']
        }
    ,align = True)
an = np.array([('xm',32,75.5),('xq',23,65),("xn",4,65.6)],dtype = persontype)
an.tofile("C:\\Users\\tinysoft\\Desktop\\test.bin")

C++:读取结构数组
#include <iostream>
#include <cstdio> 
/* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */
struct numpy{
	char name[30];
	int age;
	float weight;
};
int main(int argc, char** argv) {
	FILE *fp;
	fp = fopen("C:\\Users\\tinysoft\\Desktop\\test.bin","r");
	
	numpy buf[3];
	
	fread(buf,sizeof(numpy),3,fp);
	fclose(fp);
	
	for(int i = 0;i<3 ;i++){
		printf("%d : %s %d %f\n",i,buf[i].name,buf[i].age,buf[i].weight);
	}
	
	return 0;
}


<think>嗯,用户问的是如何将Python数组写入Excel表格。首先,我得确认用户的需求。他们可能有一个数组数据,想导出到Excel以便查看或分享。Python处理数据的话,常用的库是pandas,而操作Excel可能需要用到openpyxl或者xlsxwriter。不过用户可能对这些库不太熟悉,所以需要一步步指导。 首先,我需要考虑用户是否安装了必要的库。可能需要在回答中提醒他们安装pandas和openpyxl。然后,步骤大概是:导入库,创建DataFrame,保存到Excel。不过用户可能不清楚DataFrame是什么,需要简单解释一下。 另外,用户可能想处理不同结构的数据,比如二维数组或者一维数组。需要给出不同情况的例子,比如二维数组对应Excel的行列,一维数组可能需要转置或者处理成单行或单列。这时候可能需要提到transpose()方法或者设置index和columns参数。 还有,路径的问题,要提醒用户注意保存路径的正确性,避免权限错误。可能还要提到如何指定工作表名称,比如sheet_name参数。如果用户需要更复杂的格式,比如调整列宽、添加样式,可能需要提到使用openpyxl的更多功能,但基础操作可能不需要这些。 另外,异常处理可能也是一个点,比如文件被占用时的错误处理,但用户可能暂时不需要这么深入。需要保持回答简洁,但涵盖主要步骤和常见问题。最后,检查代码是否使用正确的语法,比如使用双括号包围变量,确保LaTeX格式正确,但这个问题里可能用不到数学公式,所以可能不需要处理这点。总之,步骤要清晰,代码示例要准确,并解释每个部分的作用。</think>将Python数组写入Excel表格可以通过以下步骤实现,使用`pandas`库是最简洁高效的方法: ```python # 1. 安装依赖库(如果未安装) # 在终端执行: # pip install pandas openpyxl # 2. 代码实现 import pandas as pd # 示例数组(二维数组对应Excel行列结构) data = [ ["姓名", "年龄", "成绩"], ["张三", 20, 89.5], ["李四", 22, 92.0], ["王五", 21, 78.5] ] # 转换为DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]) # 第一行作为列标题 # 写入Excel文件 df.to_excel("output.xlsx", index=False, engine="openpyxl") ``` **关键点说明:** 1. 数据结构要求 - 二维数组会按行写入Excel表格 - 一维数组需要使用`.T`转置或设置`index/columns`参数 2. 参数说明 - `index=False`:不生成自动索引列 - `engine="openpyxl"`:指定写入引擎(支持.xlsx格式) **扩展功能示例:** ```python # 写入多个工作表 with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2", index=True) # 自定义格式设置(需安装openpyxl) from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active for row in data: ws.append(row) wb.save("custom_format.xlsx") ``` **注意事项:** 1. 文件路径建议使用绝对路径(如`C:/data/output.xlsx`) 2. 如果遇到权限错误,检查文件是否被其他程序打开 3. 处理大型数据(>10万行)时建议使用`xlsxwriter`引擎 这种方法相比直接使用`csv`模块的优势在于: - 自动处理数据类型转换 - 支持多工作表操作 - 可扩展的格式设置功能 - 兼容`.xls`和`.xlsx`格式
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