Mik*_*ike 77 python swig numpy
我有一个与SWIG很好地合作的小项目.特别是,我的一些函数返回std::vectors,它们被转换为Python中的元组.现在,我做了很多数字,所以我只是让它们从c ++代码返回后将这些转换为numpy数组.为此,我在SWIG中使用类似下面的内容.
%feature("pythonappend") My::Cool::Namespace::Data() const %{ if isinstance(val, tuple) : val = numpy.array(val) %}
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(实际上,有几个函数名为Data,其中一些返回浮点数,这就是为什么我检查它val实际上是一个元组.)这很有效.
但是,我也想使用-builtin现在可用的旗帜.调用这些数据函数很少见,而且大部分都是交互式的,所以它们的缓慢不是问题,但是还有其他慢速循环,内置选项显着加速.
问题是当我使用该标志时,会自动忽略pythonappend功能.现在,Data再次返回一个元组.有什么方法我仍然可以返回numpy数组?我尝试使用打字机,但它变成了一个巨大的混乱.
Borealid非常好地回答了这个问题.为了完整性,我包含了一些我需要的相关但略有不同的类型图,因为我通过const引用返回并使用向量向量(不要启动!).这些是不同的,我不希望任何其他人绊倒试图找出微小的差异.
%typemap(out) std::vector<int>& {
npy_intp result_size = $1->size();
npy_intp dims[1] = { result_size };
PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { dat[i] = (*$1)[i]; }
$result = PyArray_Return(npy_arr);
}
%typemap(out) std::vector<std::vector<int> >& {
npy_intp result_size = $1->size();
npy_intp result_size2 = (result_size>0 ? (*$1)[0].size() : 0);
npy_intp dims[2] = { result_size, result_size2 };
PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT);
int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { for (size_t j = 0; j < result_size2; ++j) { dat[i*result_size2+j] = (*$1)[i][j]; } }
$result = PyArray_Return(npy_arr);
}
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虽然不是我想要的,但使用@MONK的方法(这里解释)也可以解决类似的问题.
我同意你的看法,使用起来typemap有点混乱,但这是完成这项任务的正确方法.你也是对的,SWIG文档没有直接说它%pythonappend与之不兼容-builtin,但强烈暗示:%pythonappend 添加到Python代理类,并且Python代理类根本不存在与-builtin标志一起存在.
之前,您正在做的是让SWIG将C++ std::vector对象转换为Python元组,然后将这些元组传递回numpy- 再次转换它们.
你真正想要做的是在C级转换它们一次.
这里有一些代码可以将所有std::vector<int>对象转换为NumPy整数数组:
%{
#include "numpy/arrayobject.h"
%}
%init %{
import_array();
%}
%typemap(out) std::vector<int> {
npy_intp result_size = $1.size();
npy_intp dims[1] = { result_size };
PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) {
dat[i] = $1[i];
}
$result = PyArray_Return(npy_arr);
}
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这使用C级numpy函数来构造和返回一个数组.按顺序,它:
arrayobject.h文件包含在C++输出文件中import_array加载Python模块时调用的原因(否则,所有NumPy方法都会出现段错误)std::vector<int>使用a 将任何返回映射到NumPy数组中typemap这段代码应该放在之前您%import包含返回功能的标题std::vector<int>.除了这个限制之外,它完全是独立的,所以它不应该给你的代码库添加太多主观的"混乱".
如果您需要其他矢量类型,您可以只更改NPY_INT所有int*和int位,否则复制上面的函数.