Python C / C ++ - Erweiterungsmuster-Übergeben Sie Daten als np.array an Python

Zeigen Sie C / C ++ - Daten in Python als np.array an.

struct Particle {
  float x[3], v[3];
};

vector<Particle> v;

Angenommen, Daten wie "Partikel *" befinden sich auf der C / C ++ - Seite.

numpy.array from C/C++ Fügen Sie zuerst numpy / arrayobject.h ein und initialisieren Sie es. Dies scheint statische Variablen zu initialisieren, und wenn Sie mehr als einen Quellcode haben, müssen Sie im gesamten Quellcode, der numpy verwendet, "import_array ()" aufrufen. Andernfalls wird ein Segmentierungsfehler angezeigt.

#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include "numpy/arrayobject.h"

PyMODINIT_FUNC
PyInit_cext07(void) {
  import_array();
  return PyModule_Create(&module);
}

Setzen Sie include_dirs in setup.py, um den NumPy-Header zu lesen.

import numpy as np
from distutils.core import setup, Extension

setup(name='cext07',
      version='0.0.1',
      description='c_ext07 read data as np.array',
      author='Jun Koda',
      url='https://github.com/junkoda/python_c_ext',
      ext_modules=[
          Extension('cext07', ['cext07.c'],
                    include_dirs = [np.get_include()]),
      ],
)

Wo sich die Daten in Python befinden

Eine Funktion, die einen Zeiger auf "vector " übergibt, damit von Python aus auf ihn verwiesen werden kann:

static void py_particles_free(PyObject *obj);

static PyObject* py_particles_alloc(PyObject *self, PyObject *args)
{
  // Allocate a new C++ pointer as a Python object "_Particles"
  vector<Particle>* const p= new vector<Particle>();

  p->resize(10); //Angenommen, die Daten enthalten 10 Partikel
  
  return PyCapsule_New(p, "_Particles", py_particles_free);
}

void py_particles_free(PyObject *obj)
{
  // Destructor function for _Particles pointer, called automatically from Python
  vector<Particle>* const p=
    (vector<Particle>*) PyCapsule_GetPointer(obj, "_Particles");
    
  delete p;
}

Übergeben Sie die Daten als np.array an Python

Eine Funktion, die vector <Picle> als np.array übergibt:

PyObject* py_as_array(PyObject *self, PyObject *args)
{
  PyObject* py_particles;
  if(!PyArg_ParseTuple(args, "O", &py_particles))
    return NULL;

  // Get vector<Particle>* pointer back from _Particles
  vector<Particle>* const p=
    (vector<Particle>*) PyCapsule_GetPointer(py_particles, "_Particles");
  if(!p) return NULL;

  int nd=2; //Zweidimensionales Array mit Zeilen und Spalten
  int ncol= sizeof(Particle)/sizeof(float); // ncol=6 x[3], v[3]6 Reihen
  npy_intp dims[]= {(npy_intp) p->size(), ncol};

  return PyArray_SimpleNewFromData(nd, dims, NPY_FLOAT, &(p->front()));
}

Übliche C / C ++ - Erweiterungsfunktionen

static PyMethodDef methods[] = {
  {"_particles_alloc", py_particles_alloc, METH_VARARGS, "new Particles"},
  {"_as_array", py_as_array, METH_VARARGS, "vector<Particle> as an array"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
};

static struct PyModuleDef module = {
  PyModuleDef_HEAD_INIT,
  "cext07",                // name of this module
  "Use vector<Particle>",  // Doc String
  -1,
  methods
};

Wrapping mit Python-Klasse

import numpy as np
import cext07

class Particles:
    def __init__(self):
        self._p= cext07._particles_alloc() # _Partikelzeiger

    def __repr__(self):
        return cext07._as_array(self._p).__repr__()
    
    def __getitem__(self, index):
        return cext07._as_array(self._p)[index]
    
    def asarray(self):
        return cext07._as_array(self._p)        
    #etc

import cext07
p = Particles()
p        # __repr__Sieht Array von
p[0]     # __getitem__;Erstes Teilchen
p[2:5,2] #Scheibe ist auch np.Array behandelt es
p[:,0]   # x[0]
p[:,4]   # v[1]
p[:]     #Alle Daten

Nachtrag

In diesem Beispiel brauchten wir keine Python-Klassen, nur die as_array-Funktion. Ich werde es später vereinfachen.

Alle Codes

Den vollständigen Code finden Sie unter GitHub.