C ++配列をPythonに送り返します（NumpyでC ++を拡張する）

Question

_c++_配列をpython関数として_numpy array_として送信し、別の_numpy array_を取得します。numpyドキュメントを参照した後、そして、いくつかの他のスレッドとコードの調整、最終的にコードは動作していますが、このコードが以下を考慮して最適に書かれているかどうか知りたいです：

• _c++_とnumpy (python)の間の配列の不必要なコピー。
• 変数の逆参照を修正します。
• 簡単でわかりやすいアプローチ。

C++コード：

_// python_embed.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"

#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include "Python.h"
#include "numpy/arrayobject.h"
#include<iostream>

using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    Py_SetProgramName(argv[0]);
    Py_Initialize();
    import_array()

    // Build the 2D array
    PyObject *pArgs, *pReturn, *pModule, *pFunc;
    PyArrayObject *np_ret, *np_arg;
    const int SIZE{ 10 };
    npy_intp dims[2]{SIZE, SIZE};
    const int ND{ 2 };
    long double(*c_arr)[SIZE]{ new long double[SIZE][SIZE] };
    long double* c_out;
    for (int i{}; i < SIZE; i++)
        for (int j{}; j < SIZE; j++)
            c_arr[i][j] = i * SIZE + j;

    np_arg = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(PyArray_SimpleNewFromData(ND, dims, NPY_LONGDOUBLE, 
        reinterpret_cast<void*>(c_arr)));

    // Calling array_tutorial from mymodule
    PyObject *pName = PyUnicode_FromString("mymodule");
    pModule = PyImport_Import(pName);
    Py_DECREF(pName);
    if (!pModule){
        cout << "mymodule can not be imported" << endl;
        Py_DECREF(np_arg);
        delete[] c_arr;
        return 1;
    }
    pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "array_tutorial");
    if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)){
        Py_DECREF(pModule);
        Py_XDECREF(pFunc);
        Py_DECREF(np_arg);
        delete[] c_arr;
        cout << "array_tutorial is null or not callable" << endl;
        return 1;
    }
    pArgs = PyTuple_New(1);
    PyTuple_SetItem(pArgs, 0, reinterpret_cast<PyObject*>(np_arg));
    pReturn = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
    np_ret = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn);
    if (PyArray_NDIM(np_ret) != ND - 1){ // row[0] is returned
        cout << "Function returned with wrong dimension" << endl;
        Py_DECREF(pFunc);
        Py_DECREF(pModule);
        Py_DECREF(np_arg);
        Py_DECREF(np_ret);
        delete[] c_arr;
        return 1;
    }
    int len{ PyArray_SHAPE(np_ret)[0] };
    c_out = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret));
    cout << "Printing output array" << endl;
    for (int i{}; i < len; i++)
        cout << c_out[i] << ' ';
    cout << endl;

    // Finalizing
    Py_DECREF(pFunc);
    Py_DECREF(pModule);
    Py_DECREF(np_arg);
    Py_DECREF(np_ret);
    delete[] c_arr;
    Py_Finalize();
    return 0;
}
_

CodeReviewには素晴らしい答えがあります： Link ...

Answer 1

xtensor および xtensor-python pythonバインディングを試してください。

xtensorは、多次元配列式による数値解析を目的としたC++ライブラリです。

xtensorが提供する

• numpyスタイルのブロードキャストを可能にする拡張可能な表現システム（numpy to xtensor cheat sheetを参照）。
• c ++標準ライブラリのイディオムに従うAPI。
• 配列式を操作し、xtensorに基づいて構築するツール。
• pythonのバインディングだけでなく、RとJuliaもバインディングします。

使用例

2次元配列を初期化し、その行の1つと1次元配列の合計を計算します。

#include <iostream>
#include "xtensor/xarray.hpp"
#include "xtensor/xio.hpp"

xt::xarray<double> arr1
  {{1.0, 2.0, 3.0},
   {2.0, 5.0, 7.0},
   {2.0, 5.0, 7.0}};

xt::xarray<double> arr2
  {5.0, 6.0, 7.0};

xt::xarray<double> res = xt::view(arr1, 1) + arr2;

std::cout << res;

出力

{7, 11, 14}

C++でNumpyスタイルのユニバーサル関数を作成します。

#include "pybind11/pybind11.h"
#include "xtensor-python/pyvectorize.hpp"
#include <numeric>
#include <cmath>

namespace py = pybind11;

double scalar_func(double i, double j)
{
    return std::sin(i) - std::cos(j);
}

PYBIND11_PLUGIN(xtensor_python_test)
{
    py::module m("xtensor_python_test", "Test module for xtensor python bindings");

    m.def("vectorized_func", xt::pyvectorize(scalar_func), "");

    return m.ptr();
}

Pythonコード：

import numpy as np
import xtensor_python_test as xt

x = np.arange(15).reshape(3, 5)
y = [1, 2, 3, 4, 5]
z = xt.vectorized_func(x, y)
z

出力

[[-0.540302,  1.257618,  1.89929 ,  0.794764, -1.040465],
 [-1.499227,  0.136731,  1.646979,  1.643002,  0.128456],
 [-1.084323, -0.583843,  0.45342 ,  1.073811,  0.706945]]

Answer 2

私の経験からすると、かなり効率的だと思われます。さらに効率を上げるには、これを試してください： http://ubuntuforums.org/showthread.php?t=1266059

Weaveを使用すると、C/C++コードをPythonでインライン化できるため、便利です。

http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.weave.inline.html

Pythonを使用して、多くの異なる言語間をインターフェイスとともに使用する方法の例を示したリンクを次に示します。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/c-info.python-as-glue.html

これは、Cythonを使用してnumpy配列をc ++に渡す方法の簡単な例です。

http://www.birving.com/blog/2014/05/13/passing-numpy-arrays-between-python-and/

Answer 3

追加の方法として、Python C APIに直接触れることなく、 pybind11 （ヘッダーのみのライブラリ）を使用することができます。

CPP：

#include <pybind11/embed.h> // everything needed for embedding
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>  
#include<pybind11/eigen.h>
using Eigen::MatrixXd;
namespace py = pybind11;

int main() 
{    
  try 
  {          
        Py_SetProgramName("PYTHON");
        py::scoped_interpreter guard{}; 

        py::module py_test = py::module::import("py_test");

        MatrixXd m(2,2);
        m(0,0) = 1;
        m(1,0) = 2;
        m(0,1) = 3;
        m(1,1) = 4;

        py::object result = py_test.attr("test_mat")(m);

        MatrixXd res = result.cast<MatrixXd>();
        std::cout << "In c++ \n" << res << std::endl;
  }
  catch (std::exception ex)
  {
      std::cout << "ERROR   : " << ex.what() << std::endl;
  }
  return 1;
}

py_test.py：

def test_mat(m):
    print ("Inside python m = \n ",m )
    m[0,0] = 10
    m[1,1] = 99 
    return m

出力：

Inside python m =
  [[ 1.  3.]
  [ 2.  4.]]
In c++
10  3
 2 99

公式ドキュメント を参照してください。

ps：C++マトリックスに Eigen を使用しています。

Answer 4

2D配列をpythonファイルpyCode.py：

def pyArray (a):
    print ("Contents of a :")
    print (a)
    c = 0
    return c

1. C++からPythonの場合：ファイル：c_code.cpp

#include <Python.h>
#include <stdio.h>
#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include <numpy/arrayobject.h>

float Array [] = {1.2, 3.4, 5.6, 7.8};

int main (int argc, char *argv[])
{
    float *ptr = Array;
    PyObject *pName, *pModule, *pDict, *pFunc, *pArgs, *pValue;
    npy_intp dims[1] = { 4 };
    PyObject *py_array;

    setenv("PYTHONPATH",".",1);
    Py_Initialize ();
    pName = PyUnicode_FromString ("pyCode");

    pModule = PyImport_Import(pName);

    pDict = PyModule_GetDict(pModule);

    import_array ();                                   

    py_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_FLOAT, ptr);


    pArgs = PyTuple_New (1);
    PyTuple_SetItem (pArgs, 0, py_array);

    pFunc = PyDict_GetItemString (pDict, (char*)"pyArray"); 

    if (PyCallable_Check (pFunc))
    {
        PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
    } else
    {
        cout << "Function is not callable !" << endl;
    }

    Py_DECREF(pName);
    Py_DECREF (py_array);                             
    Py_DECREF (pModule);
    Py_DECREF (pDict);
    Py_DECREF (pFunc);

    Py_Finalize ();                                    

    return 0;
}

コードをコンパイルします：g++ -g -fPIC c_code.cpp -o runMe -lpython3.5m -I/usr/include/python3.5m/

2. OpenCVマットからPythonへ：

ファイル：cv_mat_code.cpp

#include <iostream>
#include <Python.h>
#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION
#include <numpy/arrayobject.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main (int argc, char *argv[])
{
    float data[42] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30,
                     31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42 };

    Mat mat1 (cv::Size (5, 2), CV_32F, data, Mat::AUTO_STEP);
    int row = 0;
    float *p = mat1.ptr<float>(row);

    cout << "Mat" << mat1 <<endl;

    PyObject *pName, *pModule, *pDict, *pFunc, *pArgs, *pValue;
    npy_intp dims[2] = { 2, 5 };
    PyObject *py_array;

    setenv("PYTHONPATH",".",1);
    Py_Initialize ();
    pName = PyUnicode_FromString ("pyCode");

    pModule = PyImport_Import(pName);

    pDict = PyModule_GetDict(pModule);

    // Required for the C-API : http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.array.html#importing-the-api
    import_array ();

    py_array = PyArray_SimpleNewFromData(2, dims, NPY_FLOAT, p);

    pArgs = PyTuple_New (1);
    PyTuple_SetItem (pArgs, 0, py_array);

    pFunc = PyDict_GetItemString (pDict, (char*)"pyArray"); 

    if (PyCallable_Check (pFunc))
    {
        PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
    } else
    {
        cout << "Function is not callable !" << endl;
    }

    Py_DECREF(pName);
    Py_DECREF (py_array);                             
    Py_DECREF (pModule);
    Py_DECREF (pDict);
    Py_DECREF (pFunc);

    Py_Finalize ();                                  

    return 0;
}

コードをコンパイルします：g++ -g -fPIC cv_mat_code.cpp -o runMe -lpython3.5m -I/usr/include/python3.5m/ -I/usr/include/ -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui