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什么是公开 C++ 类的好方法，该类提供类似数组的接口以与 numpy (scipy) 一起使用？

通过类似数组的接口，我的意思是：

//file:Arr.h
class Arr{
public:
    int n_rows;
    int n_cols;
    float* m_data;

    Arr(int r, int c, float v);
    virtual ~Arr();
    float get(int i, int j);
    void set(int i, int j, float v);

    long data_addr(){
        return (long)(m_data);
    }
};

约束：

  • 我只关心将其基础数据存储为连续平面数组的类，
  • 该类将提供对原始存储的公共访问（可能通过函数），
  • 我无法将 python 特定代码添加到 C++ 头文件/源文件（我们不希望 C++ 代码具有 Python 依赖项），因此 C++ 端的任何修改都必须通过 SWIG（例如%extend）完成。

我目前的方法是pythoncode在我的 SWIG.i文件中放置一个类似于

%pythoncode{
def arraylike_getitem(self, arg1,arg2 ):
   # the actual implementation to handle slices
   # is pretty complicated but involves:
   # 1. constructing an uninitialized  numpy array for return value
   # 2. iterating over the indices indicated by the slices,
   # 3. calling self.getValue for each of the index pairs,
   # 4. returning the array

# add the function to the ArrayLike class
Arr.__getitem__=arraylike_getitem
%}

其中ArrayLike是保存数值数据（作为平面数组）并提供成员函数来获取/设置单个值的 C++ 类。

主要缺点是上面的第 1 步：我必须复制从我的 c-array 类中获取的任何切片。（主要优点是通过返回一个 numpy 数组对象，我知道我可以在任何我想要的 numpy 操作中使用它。）

我可以想象两种改进方法：

  1. %extend向c 类添加（通过 SWIG ）附加功能，和或
  2. 让 python 函数返回一个数组切片代理对象，

我的主要问题是不知道对象需要（有效地）实现什么接口才能像 numpy 数组一样嘎嘎作响。

测试用例

这是我的测试设置：

//file:Arr.h
class Arr{
public:
    int n_rows;
    int n_cols;
    float* m_data;

    Arr(int r, int c, float v);
    virtual ~Arr();
    float get(int i, int j);
    void set(int i, int j, float v);

    long data_addr(){
        return (long)(m_data);
    }
};

//-----------------------------------------------------------

//file Arr.cpp
#include "Arr.h"

Arr::Arr(int r, int c, float v): n_rows(r), n_cols(c), m_data(0){
    m_data=new float[ r*c ];
    for( int i=0; i<r*c; ++i){
        m_data[i]=v;
    }
}  
Arr::~Arr(){
    delete[] m_data;
}

float Arr::get(int i, int j){
    return m_data[ i*n_cols+j];
}
void Arr::set(int i, int j, float v){
    m_data[i*n_cols+j]=v;
}

//--------------------------------------------------------------------
//file:arr.i
%module arr

%{
#include "Arr.h"
#include </usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h>
#include <python2.7/Python.h>
%}

%include "Arr.h"


%pythoncode{

# Partial solution (developed in constructing the question): allows operations between 
# arr objects and numpy arrays (e.g. numpy_array+arr_object is OK)
# but does not allow slicing (e.g. numpy_array[::2,::2]+arr_objec[::2,::2])
# TODO: figure out how to get slices without copy memory
def arr_interface_map(self):
    res={ 'shape':(self.n_rows, self.n_cols), 'typestr':'<f4', 'data': self.data_addr(),0), 'version':3 }
    return res

Arr.__array_interface__=property( arr_interface_map )


}

//---------------------------------------------------------
#file: Makefile
INCLUDE_FLAGS = -I/usr/include/python2.7 

arr_wrap.cpp: arr.i Arr.h
     swig -c++ -python -o $@ ${INCLUDE_FLAGS} arr.i

_arr.so: arr_wrap.o Arr.o
    g++ -shared -o _arr.so arr_wrap.o Arr.o 

clean:
    rm -f *.o *_wrap.cpp *.so

all: _arr.so

如果我可以让这Arr门课与我一起工作numpy，那么我就成功了。

编辑： 从这个相关问题来看，它看起来__array_interface__将成为解决方案的一部分（待定：如何使用它？）

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1 回答 1

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如果n_cols并且n_rows（实际上）是不可变的，那么您最好的做法是简单地创建一个真正的 numpy 数组，并将其m_data作为存储和(n_rows, n_cols)形状。这样，您将获得所有 numpy 数组工具，而无需任何复制，也无需在您自己的代码中重新实现它们（这将是很多要模仿的嘎嘎声）。

PyObject* array_like_to_numpy(ArrayLike& obj)
{
    npy_intp dims[] = { obj.n_rows, obj.n_cols };
    return PyArray_SimpleNewFromData(2, dims, NPY_FLOAT, obj.m_data);
}

当然，这不会像书面的那样工作，因为您的m_data成员受到保护。但最好将其公开或提供访问器来检索它（或从ArrayLike您的子类继承并提供此类功能）。

于 2013-08-13T14:45:13.027 回答