在 Cython 中将 C++ 向量转换为 numpy 数组而无需复制

Question

有一个 C++ 函数返回浮点数向量。如何在不复制的情况下将此向量转换为 NumPy 数组？现在我这样做：

cdef np.ndarray arr = np.ascontiguousarray(cpp_vector, dtype=np.float)
return arr

但这在大向量上工作非常慢（假设发生复制）。

Answer 1

将向量转换为浮点数组并将其告诉 numpy 应该可以解决问题。

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cdef float[::1] arr = <float [:cpp_vector.size()]>cpp_vector.data()\nreturn arr\n\n# arr is of type Memoryview. To cast into Numpy:\nnp_arr = np.asarray(arr)\n

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该[::1]符号指的是Typed MemoryView（链接）。在链接中您将获得更多示例。我们还使用np.asarray将 MemoryView 转换为 numpy 数组（在 SO Here中回答）。这个想法是告诉 Cython 以预定义的格式查看该内存空间，避免任何复制。从名为 Coertion 的文档的这一部分扩展到 Numpy：

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Memoryview（和数组）对象可以强制转换为 NumPy ndarray，而无需复制数据。你可以例如这样做：

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cimport numpy as np\nimport numpy as np\n\nnumpy_array = np.asarray(<np.float_t[:10, :10]> my_pointer)\n

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当然，你不限于使用 NumPy\xe2\x80\x99s 类型（比如这里的 np.float_\n ），你可以使用任何可用的类型。

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来源：\n https://cython.readthedocs.io/en/latest/src/userguide/memoryviews.html#coercion-to-numpy

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