从Pybind11到C++传递n维数值数组的方法如下:
py::array_t<T>
类型来表示数组,并通过py::buffer_info
获取数组的信息。vector<vector<...<T>>>
来表示n维数组,其中T是数组元素的类型。py::buffer_info
获取的数组信息,包括数组的维度、形状和数据指针等。py::array_t<T>
类型的数组,以便在Python中使用。下面是一个示例代码:
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/numpy.h>
namespace py = pybind11;
// C++函数接受n维数组作为参数
void process_ndarray(py::array_t<double> input_array) {
py::buffer_info buf_info = input_array.request();
// 获取数组信息
int ndim = buf_info.ndim; // 数组的维度
auto shape = buf_info.shape; // 数组的形状
auto strides = buf_info.strides; // 数组的步长
double* data = static_cast<double*>(buf_info.ptr); // 数组的数据指针
// 将Pybind11的n维数组转换为C++的n维数组
std::vector<std::size_t> cpp_shape(shape.begin(), shape.end());
std::vector<std::ptrdiff_t> cpp_strides(strides.begin(), strides.end());
std::vector<double> cpp_data(data, data + buf_info.size);
// 在C++中操作n维数组
// ...
// 返回结果
// 可以选择将C++计算的结果再次转换为py::array_t<double>类型的数组,以便在Python中使用
// ...
}
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("process_ndarray", &process_ndarray, "Process n-dimensional array");
}
在这个示例中,我们定义了一个名为process_ndarray
的C++函数,接受一个py::array_t<double>
类型的参数作为n维数值数组。在函数内部,我们使用py::buffer_info
获取数组的信息,然后将其转换为C++中的n维数组进行相应的操作。最后可以选择将C++计算的结果再次转换为py::array_t<double>
类型的数组,以便在Python中使用。
请注意,这只是一个示例,实际情况中根据具体需求可能需要进行一些适应性的调整和扩展。
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