在 C++ 中嵌入 python / numpy

Question

我正在尝试在我的 C++ 应用程序中使用 python 3（带有 numpy）。 这需要向 python 发送一个 C++ 数组，执行计算，然后在 C++ 中检索结果。 为此，我基于此处讨论的代码： https://codereview.stackexchange.com/questions/92266/sending-a-c-array-to-python-numpy-and-back/92353#92353 还有这里： Sending a C++ array to Python and back (Extending C++ with Numpy).

虽然代码审查帖子中的示例基本上有效，但当我修改 python 和 C++ 脚本时，我遇到了返回值问题：当我尝试返回在 python 中创建的变量时，结果是一个 nan 向量而不是预期的计算。 我的猜测是该对象以某种方式超出了范围，但我无法解决此问题。

我在一个名为 mymodule.py 的文件中使用以下 python 脚本：

import numpy

def array_tutorial(a):
    print("array_tutorial - python")
    print(a)
    print("")
    firstRow = a[0,:]
    #beta = numpy.array([[10,20,30],[10,20,30],[10,20,30]])
    #firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

def myfunction():
    beta = numpy.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])
    print("myfunction - python")
    print(beta)
    print("")
    firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

我的 C++ 代码在文件 numpy_cpp.cpp 中，这是对代码审查帖子的接受答案的略微更改和简化的版本。

#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <stdlib.h> 

#include <Python.h>
#include "numpy/arrayobject.h"

int main(int argc, char* argv[])
{
    setenv("PYTHONPATH", ".", 0);

    Py_Initialize();
    import_array();

    // Build the 2D array in C++
    const int SIZE = 3;
    npy_intp dims[2]{SIZE, SIZE};
    const int ND = 2;
    long double(*c_arr)[SIZE]{ new long double[SIZE][SIZE] };

    for (int i = 0; i < SIZE; i++){
        for (int j = 0; j < SIZE; j++){
            c_arr[i][j] = i + j;}
    }

    // Convert it to a NumPy array.
    PyObject *pArray = PyArray_SimpleNewFromData(ND, dims, NPY_LONGDOUBLE, reinterpret_cast<void*>(c_arr));

    // import mymodule
    const char *module_name = "mymodule";
    PyObject *pName = PyUnicode_FromString(module_name);
    PyObject *pModule = PyImport_Import(pName);
    Py_DECREF(pName);

    // import function
    const char *func_name = "array_tutorial";
    PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, func_name);
    PyObject *pReturn = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc, pArray, NULL);
    PyArrayObject *np_ret = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn);

    // Convert back to C++ array and print.
    int len = PyArray_SHAPE(np_ret)[0];
    long double* c_out;
    c_out = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret));
    std::cout << "Printing output array - C++" << std::endl;
    for (int i = 0; i < len; i++){
        std::cout << c_out[i] << ' ';
    }
    std::cout << std::endl << std::endl;


    // import function without arguments
    const char *func_name2 = "myfunction";
    PyObject *pFunc2 = PyObject_GetAttrString(pModule, func_name2);
    PyObject *pReturn2 = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc2, NULL);
    PyArrayObject *np_ret2 = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn2);

    // convert back to C++ array and print
    int len2 = PyArray_SHAPE(np_ret2)[0];
    long double* c_out2;
    c_out2 = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret2));
    std::cout << "Printing output array 2 - C++" << std::endl;
    for (int i = 0; i < len2; i++){
        std::cout << c_out2[i] << ' ';
    }
    std::cout << std::endl << std::endl;

    Py_Finalize();
    return 0;
}

与接受的答案相比，我必须添加

setenv("PYTHONPATH", ".", 0);

为了确保找到 python 脚本，我为没有输入参数的函数“myfunction”添加了第二个函数调用，并删除了一些错误处理。

我在 Ubuntu 16.10 上并且正在使用

g++ -Wall numpy_cpp.cpp -I/usr/include/python3.5m/ -lpython3.5m  

编译和链接（除了 import_array() 的一个警告之外一切正常）。我的目标是 python 3。

但是运行程序会给出以下控制台输出：

array_tutorial - python
[[ 0.0  1.0  2.0]
 [ 1.0  2.0  3.0]
 [ 2.0  3.0  4.0]]

Printing output array - C++
0 1 2 

myfunction - python
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

Printing output array 2 - C++
nan nan nan 

这是给我带来麻烦的最后一个输出，其中 python 返回在 python 脚本中设置的 numpy 数组的第一行。 从 python 打印语句来看，numpy 数组似乎很好（不是 nan），但是一旦它被引用到 C++，事情就会横向发展。

如果我取消注释 array_tutorial 函数中 return 语句上方的两行，我会在第一个函数调用中得到相同（令人失望）的结果。

因此，我的问题是如何在 C++ 中获得正确的值而不使对象（可能）超出范围？

对于这篇冗长的帖子，我深表歉意，并提前感谢您的帮助！

---

编辑：正如lomereiter 所指出的，在python 中的numpy 数组下面的设置应牢记数据类型。 这解决了问题。 输出接收数组的数据类型并指定声明数组的数据类型的更好的 Python 脚本是：

import numpy

def array_tutorial(a):
    print("array_tutorial - python")
    print(a)
    print(numpy.dtype(a[0,0]))
    print("")
    firstRow = a[0,:]
    #beta = numpy.array([[10,20,30],[10,20,30],[10,20,30]],dtype=numpy.float128)
    #firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

def myfunction():
    beta = numpy.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]],dtype=numpy.float128)
    print("myfunction - python")
    print(beta)
    print("")
    firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

Answer 1

您应该在 Python 代码中创建数组时指定 dtype。当 dtype 被推断为 int64（在 64 位平台上）时，您正在 C++ 代码中转换为 long double