numpy 数组 C API

Question

我有一个返回 std::vector 的 C++ 函数，我想在 python 中使用它，所以我使用 C numpy api：

static PyObject *
py_integrate(PyObject *self, PyObject *args){
    ...
    std::vector<double> integral;
    cpp_function(integral);  // This changes integral
    npy_intp size = {integral.size()};
    PyObject *out = PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, NPY_DOUBLE, &(integral[0]));
    return out;
}

这是我从 python 调用它的方法：

import matplotlib.pyplot as plt

a = py_integrate(parameters)
print a
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(a)
print a

发生的情况是： 第一个打印正常，值是正确的。但当我绘制 a 时，它们就不是了；在第二次打印中，我看到非常奇怪的值，例如 1E-308 1E-308 ... 或 0 0 0 ... 作为未初始化的内存。我不明白为什么第一次打印就可以。

部分解决方案（不起作用）：

static void DeleteVector(void *ptr)
{
    std::cout << "Delete" << std::endl;
    vector * v = static_cast<std::vector<double> * >(ptr);
    delete v;
    return;
}

static PyObject *
cppfunction(PyObject *self, PyObject *args)
{
    std::vector<double> *vector = new std::vector<double>();
    vector->push_back(1.);
    PyObject *py_integral = PyCObject_FromVoidPtr(vector, DeleteVector);
    npy_intp size = {vector->size()};
    PyArrayObject *out;
    ((PyArrayObject*) out)->base = py_integral;
    return (PyObject*)(out);
}

Answer 1

您的 std::vector 对象似乎是该函数的本地对象。 PyArray_SimpleNewFromData 不会复制您传递给它的数据。它只保留一个指针。因此，一旦 py_integrate 函数返回，向量就会被释放。第一次打印可以工作，因为还没有任何内容覆盖已释放的内存，但是当您进行下一次打印时，其他东西已经使用了该内存，导致值不同。

您需要创建一个拥有自己存储空间的 NumPy 数组，然后将数据复制到其中。

或者，在堆上分配向量。然后将指向它的指针存储在 CObject 中。提供删除向量的析构函数。然后，看一下 C 级 PyArrayObject 类型。它有一个名为 base 的 PyObject * 成员。将您的 CObject 存储在那里。然后，当 NumPy 数组被垃圾收集时，该基础对象的引用计数将减少，并且假设您没有在其他地方获取它的副本，由于您提供的析构函数，您的向量将被删除。

Fixer-upper

您忘记实际创建 PyArray。试试这个：（

你没有发布 DeleteVector，所以我只能希望它是正确的）

std::vector<double> *vector = new std::vector<double>();
vector->push_back(1.);
PyObject *py_integral = PyCObject_FromVoidPtr(vector, DeleteVector);
npy_intp size = {vector->size()};
PyObject *out = PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, NPY_DOUBLE, &((*vector)[0]));
((PyArrayObject*) out)->base = py_integral;
return out;

注意：我不是 C++ 程序员，所以我只能假设 &(( *vector)[0]) 按预期使用指向向量的指针。我确实知道，如果您增大向量，向量会重新分配其存储区域，因此在获取该指针后不要增加其大小，否则它将不再有效。

Answer 2

您将需要复制向量，因为向量将超出范围，并且当您在 Python 中需要它时内存将不再可用（如 kwatford 所述）。

制作所需的 Numpy 数组的一种方法（通过复制数据）是：

PyObject *out = nullptr;

std::vector<double> *vector = new std::vector<double>();
vector->push_back(1.);

npy_intp size = {vector.size()};

out = PyArray_SimpleNew(1, &size, NPY_DOUBLE);

memcpy(PyArray_DATA((PyArrayObject *) out), vector.data(), vector.size());