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我想包装一个函数，该函数采用一维 NDArray (rust-numpy) 和一个 usize 作为参数，并使用 PyO3 返回一个一维数组以从 python 调用代码。不幸的是，我找不到一个很好的例子来说明如何处理 PyO3 中的数组。这是我到目前为止的代码：

use numpy::ndarray::prelude::*;
use pyo3::prelude::*;
use pyo3::wrap_pyfunction;

#[pyfunction]
fn sma(prices: &Array1<f32>, period: usize) -> PyResult<Array1<f32>> {
    let length = prices.len() - period +1;
    let mut result = Array1::<f32>::zeros(length);

    for i in 0..length {
        let slice = prices.slice(s![i..i+period]);
        result[i] = slice.sum()/(period as f32);
    }

    Ok(result)
}

#[pymodule]
fn panther(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_function(wrap_pyfunction!(sma, m)?)?;
    Ok(())
}

我添加了装饰器和模块包装功能。现在我收到此错误：

error[E0277]: the trait bound `Result<ArrayBase<OwnedRepr<f32>, Dim<[usize; 1]>>, PyErr>: IntoPyCallbackOutput<_>` is not satisfied.

这是我的 cargo.toml：

[package]
name = "panther"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[lib]
name = "panther"
crate-type = ["cdylib"]

[dependencies]
pyo3 = { version = "0.12.3", features = ["extension-module"] }
numpy = "0.15"

有人可以告诉我如何实际修改 SMA 函数以与 PyO3 一起使用吗？谢谢！

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所以我最终弄清楚了：

#[pyfunction]
fn sma(a: Vec<f32>, period: usize) -> PyResult<Vec<f32>> {
    let prices = Array::from_vec(a);
    let length = prices.len() - period +1;
    let mut result = Array1::<f32>::zeros(length);

    for i in 0..length {
        let slice = prices.slice(s![i..i+period]);
        result[i] = slice.sum()/(period as f32);
    }

    Ok(Array::to_vec(&result))
}

问题是 PyO3 需要定义 NDArray 才能为 python 包装它。因为我没有这样做，所以我使用了 Vec，python 相当于一个浮点列表。然后我通过使用将其转换为 NDArray Array::from_vec()。这允许我们从 Python 列表中获取值并将其转换为 NDArray 以使用 Rust 中的 NumPy 函数进行处理。然后将该列表转换回普通列表，并使用Array::to_vec()函数将其作为普通列表发送回 Python。

于 2022-02-18T07:54:25.357 回答