在不复制的情况下将datetime64[ns]的数组传递给pybind11,可以按照以下步骤进行操作:
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/numpy.h>
#include <numpy/ndarrayobject.h>
void processDatetimeArray(pybind11::array_t<int64_t> datetimeArray) {
pybind11::buffer_info info = datetimeArray.request();
int64_t* dataPtr = static_cast<int64_t*>(info.ptr);
int size = info.size;
// 在这里对datetimeArray进行处理
// ...
}
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("process_datetime_array", &processDatetimeArray, "Process datetime array");
}
import numpy as np
import example
# 创建一个datetime64[ns]的数组
datetime_array = np.array(['2022-01-01T00:00:00', '2022-01-02T00:00:00'], dtype='datetime64[ns]')
# 调用C++函数处理数组
example.process_datetime_array(datetime_array)
这样就可以在不复制的情况下将datetime64[ns]的数组传递给pybind11,并在C++中进行处理。需要注意的是,pybind11提供了numpy数组的接口,可以直接操作numpy数组的数据。在处理datetime64[ns]数组时,可以通过获取数组的buffer_info来获取数据指针和数组大小,然后进行相应的处理操作。
关于pybind11的更多信息和用法,请参考腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址。
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