c++
配列を Python 関数に送信しnumpy array
、別の配列を取得しますnumpy array
。numpy
ドキュメントや他のスレッドを参照してコードを微調整した後、最終的にコードは動作するようになりましたが、次の点を考慮してこのコードが最適に記述されているかどうかを知りたいと思います。
c++
との間の配列の不要なコピーnumpy (python)
。- 変数の逆参照を修正します。
- 簡単でわかりやすいアプローチ。
C++ コード:
// python_embed.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include "Python.h"
#include "numpy/arrayobject.h"
#include<iostream>
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
import_array()
// Build the 2D array
PyObject *pArgs, *pReturn, *pModule, *pFunc;
PyArrayObject *np_ret, *np_arg;
const int SIZE{ 10 };
npy_intp dims[2]{SIZE, SIZE};
const int ND{ 2 };
long double(*c_arr)[SIZE]{ new long double[SIZE][SIZE] };
long double* c_out;
for (int i{}; i < SIZE; i++)
for (int j{}; j < SIZE; j++)
c_arr[i][j] = i * SIZE + j;
np_arg = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(PyArray_SimpleNewFromData(ND, dims, NPY_LONGDOUBLE,
reinterpret_cast<void*>(c_arr)));
// Calling array_tutorial from mymodule
PyObject *pName = PyUnicode_FromString("mymodule");
pModule = PyImport_Import(pName);
Py_DECREF(pName);
if (!pModule){
cout << "mymodule can not be imported" << endl;
Py_DECREF(np_arg);
delete[] c_arr;
return 1;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "array_tutorial");
if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)){
Py_DECREF(pModule);
Py_XDECREF(pFunc);
Py_DECREF(np_arg);
delete[] c_arr;
cout << "array_tutorial is null or not callable" << endl;
return 1;
}
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, reinterpret_cast<PyObject*>(np_arg));
pReturn = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
np_ret = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn);
if (PyArray_NDIM(np_ret) != ND - 1){ // row[0] is returned
cout << "Function returned with wrong dimension" << endl;
Py_DECREF(pFunc);
Py_DECREF(pModule);
Py_DECREF(np_arg);
Py_DECREF(np_ret);
delete[] c_arr;
return 1;
}
int len{ PyArray_SHAPE(np_ret)[0] };
c_out = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret));
cout << "Printing output array" << endl;
for (int i{}; i < len; i++)
cout << c_out[i] << ' ';
cout << endl;
// Finalizing
Py_DECREF(pFunc);
Py_DECREF(pModule);
Py_DECREF(np_arg);
Py_DECREF(np_ret);
delete[] c_arr;
Py_Finalize();
return 0;
}
CodeReview には素晴らしい答えがあります:リンク...
ベストアンサー1
試してみる伸展そしてそのxtensor-pythonPython バインディング。
xtensor は、多次元配列式を使用した数値解析を目的とした C++ ライブラリです。
xtensorは
- numpy スタイルのブロードキャストを可能にする拡張可能な式システム (numpy から xtensor へのチートシートを参照)。
- C++ 標準ライブラリの慣用句に従った API。
- 配列式を操作し、xtensor 上に構築するためのツール。
- Python だけでなく、R や Julia のバインディングもあります。
使用例
2 次元配列を初期化し、その行の 1 つと 1 次元配列の合計を計算します。
#include <iostream>
#include "xtensor/xarray.hpp"
#include "xtensor/xio.hpp"
xt::xarray<double> arr1
{{1.0, 2.0, 3.0},
{2.0, 5.0, 7.0},
{2.0, 5.0, 7.0}};
xt::xarray<double> arr2
{5.0, 6.0, 7.0};
xt::xarray<double> res = xt::view(arr1, 1) + arr2;
std::cout << res;
出力
{7, 11, 14}
C++ で Numpy スタイルのユニバーサル関数を作成します。
#include "pybind11/pybind11.h"
#include "xtensor-python/pyvectorize.hpp"
#include <numeric>
#include <cmath>
namespace py = pybind11;
double scalar_func(double i, double j)
{
return std::sin(i) - std::cos(j);
}
PYBIND11_PLUGIN(xtensor_python_test)
{
py::module m("xtensor_python_test", "Test module for xtensor python bindings");
m.def("vectorized_func", xt::pyvectorize(scalar_func), "");
return m.ptr();
}
Python コード:
import numpy as np
import xtensor_python_test as xt
x = np.arange(15).reshape(3, 5)
y = [1, 2, 3, 4, 5]
z = xt.vectorized_func(x, y)
z
出力
[[-0.540302, 1.257618, 1.89929 , 0.794764, -1.040465],
[-1.499227, 0.136731, 1.646979, 1.643002, 0.128456],
[-1.084323, -0.583843, 0.45342 , 1.073811, 0.706945]]