Meu gol:
Crie 3 matrizes numpy em python (2 delas serão inicializadas com valores específicos) e, em seguida, envie todas as três por meio de swig para uma função c ++ como referência de vetor (isto é para evitar a cópia dos dados e a perda de eficiência). Uma vez na função c ++, adicione 2 das matrizes e coloque sua soma na 3ª matriz.
vec_ref.h
#include <vector>
#include <iostream>
void add_vec_ref(std::vector<int>& dst, std::vector<int>& src1, std::vector<int>& src2);
vec_ref.cpp
#include "vec_ref.h"
#include <cstring> // need for size_t
#include <cassert>
void add_vec_ref(std::vector<int>& dst, std::vector<int>& src1, std::vector<int>& src2) {
std::cout << "inside add_vec_ref" << std::endl;
assert(src1.size() == src2.size());
dst.resize(src1.size());
for (size_t i = 0; i < src1.size(); i++) {
dst[i] = src1[i] + src2[i];
}
}
vec_ref.i
%module vec_ref
%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
#include "vec_ref.h"
%}
%include "numpy.i"
%init %{
import_array();
%}
%include "std_vector.i"
%template(vecInt) std::vector<int>;
// %template(vecIntRef) std::vector<int> &;
// %apply (std::vector<int> * INPLACE_ARRAY1, int DIM1) {(std::vector<int> * dst, int a),(std::vector<int> * src1, int b),(std::vector<int> * src2, int c)};
// %apply (std::vector<int> * INPLACE_ARRAY1) {(std::vector<int> * dst),(std::vector<int> * src1),(std::vector<int> * src2)};
// %apply (std::vector<int> & INPLACE_ARRAY1) {(std::vector<int> & dst),(std::vector<int> & src1),(std::vector<int> & src2)};
// %apply (std::vector<int> & INPLACE_ARRAY1, int DIM1) {(std::vector<int> & dst, int a),(std::vector<int> & src1, int b),(std::vector<int> & src2, int c)};
%include "vec_ref.h"
Makefile
all:
rm -f *.so *.o *_wrap.* *.pyc *.gch vec_ref.py
swig -c++ -python vec_ref.i
g++ -O0 -g3 -fpic -c vec_ref_wrap.cxx vec_ref.h vec_ref.cpp -I/home/lmckeereid/tools/anaconda3/pkgs/python-3.7.3-h0371630_0/include/python3.7m/
g++ -O0 -g3 -shared vec_ref_wrap.o vec_ref.o -o _vec_ref.so
tester.py
import vec_ref as vec
import numpy as np
a = np.array([1,2,3], dtype=np.intc)
b = np.array([4,5,6], dtype=np.intc)
c = np.zeros(len(a), dtype=np.intc)
print('---Before---\na:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)
vec.add_vec_ref(c,a,b)
print('---After---\na:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)
Resultado:
---Before---
a: [1 2 3]
b: [4 5 6]
c: [0 0 0]
Traceback (most recent call last):
File "tester.py", line 12, in <module>
vec.add_vec_ref(c,a,b)
TypeError: in method 'add_vec_ref', argument 1 of type 'std::vector< int,std::allocator< int > > &'
Eu tentei todas as diretivas% apply e% template comentadas encontradas em vec_ref.i, mas elas não funcionaram.
Existem alguns mapas de tipo que eu deveria incluir e que não sou?
std::vector
.Respostas:
Concordo com o @pschill: não é possível obter um vetor std :: sem copiar dados.
Uma alternativa é usar o
std::span
modelo de classe (introduzido no C ++ 20) ou umspan
modelo de classe semelhante definido em uma biblioteca.Criando um
std::span<int>
proporcionaria uma vista de dados existentes numanumpy
matriz, e proporcionam muitas funções membro conveniente (tal comooperator[]
, iterators,front()
,back()
, etc.) em C ++.Criar um intervalo nunca copiaria dados da matriz numpy.
fonte
std::vector<T>& v
Você pode consultar a biblioteca de faisses do Facebook, que alcança o que deseja alcançar, de uma maneira mais elegante Por:
Específico para Python: matriz numpy <-> interface de ponteiro C ++ (vetor)
Você pode ver o código na página do Github .
fonte