在Cython中将复杂的NumPy数组传递给C++可以通过以下步骤实现:
.pyx
文件扩展名创建一个新的Cython模块。import numpy as np
cimport numpy as np
def process_array(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] arr):
# 在这里编写处理NumPy数组的C++代码
pass
cdef extern from
语句来声明C++函数的原型。这将允许我们在Cython中调用C++函数。cdef extern from "your_cpp_file.hpp":
void your_cpp_function(double* arr, int rows, int cols)
def process_array(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] arr):
cdef int rows = arr.shape[0]
cdef int cols = arr.shape[1]
cdef double* data_ptr = <double*>np.PyArray_DATA(arr)
your_cpp_function(data_ptr, rows, cols)
setup.py
文件或者直接使用Cython的命令行编译器来完成此步骤。import your_cython_module
arr = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
your_cython_module.process_array(arr)
这样,你就可以将复杂的NumPy数组传递给Cython中的C++代码进行处理了。
请注意,以上步骤仅为示例,实际情况可能会因为具体的需求和环境而有所不同。在实际应用中,还需要根据具体情况进行适当的调整和优化。
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