Передача List и numpy.matrix в функцию python из приложения C ++
У меня есть несколько функций, написанных на Python (для быстрого создания прототипов). Мой основной проект на C ++, и я хочу вызвать эти функции из моей программы на C ++. Эти функции используют некоторые специализированные модули Python, такие как numpy, pyside и т. Д.
Для начала у меня есть одна функция, которая принимает 4 аргумента. Первый — это объект numpy.matrix, а остальные три — простые списки Python. Функция возвращает объект numpy.matrix.
Я знаю, что должен использовать комбинацию Python / C API и Numpy / C API, но я не могу найти надлежащую документацию или примеры для тех, кто делает что-то подобное.
Это вообще возможно?
Решение
Это очень большой вопрос, я предлагаю начать с Расширение и встраивание интерпретатора Python раздел в руководстве по Python, а затем Использование NumPy C / API.
Использование Python C / API без сбоев и памяти требует хорошего понимания подсчета ссылок Python и C / API.
Я подготовил небольшой пример который встраивает интерпретатор Python, создает массив NumPy, создает список Python, а затем и вызывает две функции Python с массивом и списком в качестве аргументов. Это может послужить отправной точкой, которую вы можете расширить.
Сначала функции Python:
import numpy
def print_matrix(M):
print (M)
def transform_matrix(M, L):
for x in L:
M = M*x
return M
Затем код C ++:
// Python headers
#include <Python.h>
#include <abstract.h>
// NumPy C/API headers
#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION // remove warnings
#include <numpy/ndarrayobject.h>
#include <vector>
int main()
{
// initialize python
Py_InitializeEx(1);
// import our test module
PyObject* numpy_test_module = PyImport_ImportModule("numpy_test");
// retrieve 'print_matrix(); from our module
PyObject* print_matrix = PyObject_GetAttrString(numpy_test_module, "print_matrix");
// retrieve 'some_function' from our module
PyObject* transform_matrix = PyObject_GetAttrString(numpy_test_module, "transform_matrix");
// no longer need to reference the module directly
Py_XDECREF(numpy_test_module);
// initialize numpy array library
import_array1(-1); // returns -1 on failure
// create a new numpy array
// array dimensions
npy_intp dim[] = {5, 5};
// array data
std::vector<double> buffer(25, 1.0);
// create a new array using 'buffer'
PyObject* array_2d = PyArray_SimpleNewFromData(2, dim, NPY_DOUBLE, &buffer[0]);
// print the array by calling 'print_matrix'
PyObject* return_value1 = PyObject_CallFunction(print_matrix, "O", array_2d);
// we don't need the return value, release the reference
Py_XDECREF(return_value1);
// create list
PyObject* list = PyList_New(3);
PyList_SetItem(list, 0, PyLong_FromLong(2));
PyList_SetItem(list, 1, PyLong_FromLong(3));
PyList_SetItem(list, 2, PyLong_FromLong(4));
// call the function with the array as its parameter
PyObject* transformed_matrix = PyObject_CallFunction(transform_matrix, "OO", array_2d, list);
// no longer need the list, free the reference
Py_XDECREF(list);
// print the returned array by calling 'print_matrix'
PyObject* return_value2 = PyObject_CallFunction(print_matrix, "O", transformed_matrix);
// no longer need the 'return_value2', release the reference
Py_XDECREF(return_value2);
// no longer need 'transformed_matrix'
Py_XDECREF(transformed_matrix);
// no longer need the array
Py_XDECREF(array_2d);
// no longer need the reference to transform_matrix
Py_XDECREF(transform_matrix);
// no longer need the reference to 'print_matrix'
Py_XDECREF(print_matrix);
// clean up python
Py_Finalize();
return 0;
}
Другие решения