python - 如何使用 在 C++ 中从 np.array 获取数据到 std::vector？

Question

这是我在这个网站上的第一个问题。

首先，我需要在 C++ 中为 python 创建一个只有一个函数的模块，它必须与 numpy 一起使用，使用 <numpy/arrayobject.h> .此函数接受一个 numpy 数组并返回两个 numpy 数组。所有数组都是一维的。

第一个问题是如何从一个numpy数组中获取数据？我想从 std::vector 中的数组中收集信息，这样我就可以轻松地使用它 C++。

第二个:我认为函数应该返回数组元组是否正确，然后我的模块的用户可以在 python 中这样写: arr1, arr2 = foo(arr)？以及如何返回这样的？

非常感谢。

Answer 1

NumPy 包括 lots of functions and macros这使得访问 ndarray 的数据变得非常容易C 或 C++ 扩展中的对象。给定一维 ndarray称为 v , 可以访问元素 i与 PyArray_GETPTR1(v, i) .因此，如果您想将数组中的每个元素复制到 std::vector相同类型的，您可以遍历每个元素并复制它，就像这样(我假设一个 double s 的数组):

npy_intp vsize = PyArray_SIZE(v);
std::vector<double> out(vsize);
for (int i = 0; i < vsize; i++) {
    out[i] = *reinterpret_cast<double*>(PyArray_GETPTR1(v, i));
}

也可以批量处理 memcpy -like 操作，但请记住 NumPy ndarray s 可能针对数据类型未对齐、具有非 native 字节顺序或其他使此类拷贝不太理想的微妙属性。但假设您了解这些，可以这样做:

npy_intp vsize = PyArray_SIZE(v);
std::vector<double> out(vsize);
std::memcpy(out.data(), PyArray_DATA(v), sizeof(double) * vsize);

使用任何一种方法，out现在包含 ndarray 的拷贝的数据，你可以随心所欲地操纵它。请记住，除非您真的需要 std::vector 形式的数据, NumPy C API 可能非常适合在您的扩展中用作访问和操作数据的方式。也就是说，除非您需要将数据传递给某些必须采用std::vector的其他函数。或者您想使用依赖于 std::vector 的 C++ 库代码，我会考虑直接对 native 数组类型进行所有处理。

关于你最后一个问题，一般用 PyArg_BuildValue 构造一个从扩展函数返回的元组。你的元组只包含两个 ndarray对象。