Numpy与pybind11：将Numpy数组转换为自定义C++ Matrix类

在本文中，我们将介绍如何使用 pybind11 和 Numpy 将 NumPy 数组转换为自定义的 C++ Matrix 类。这是在进行科学计算时非常有用的操作，因为 Numpy 提供了一个高效的多维数组对象，而 C++ 可以在计算密集型应用程序中提供更快的性能。

阅读更多：Numpy 教程

环境配置

在开始之前，我们需要在本地配置相应的环境。

安装pybind11

首先，我们需要安装 pybind11 库。pybind11 是一个用于在 C++ 和 Python 之间创建无缝的接口的库。可以在官网下载最新版。

pip install pybind11

安装Numpy

Numpy 是 Python 中用于数值计算和科学计算的重要库。我们可以使用 pip 命令安装：

pip install numpy

创建C++ Matrix类

在此示例中，我们使用一个简单的 Matrix 类，该类位于 C++ 代码中。我们定义了一个名为 “Matrix” 的类，该类包含一个两个维度的矩阵。

// matrix.h
#include <vector>

class Matrix {
public:
    Matrix(int row, int col);
    void resize(int row, int col);
    void set(double val, int row, int col);
    double get(int row, int col) const;
    int get_row() const;
    int get_col() const;

private:
    std::vector<double> mat;
    int nrows;
    int ncols;
};

// matrix.cpp
#include "matrix.h"

Matrix::Matrix(int row, int col): nrows(row), ncols(col) {
    mat.resize(nrows * ncols);
}

void Matrix::resize(int row, int col) {
    nrows = row;
    ncols = col;
    mat.resize(nrows * ncols);
}

double Matrix::get(int row, int col) const {
    return mat[row * ncols + col];
}

void Matrix::set(double val, int row, int col) {
    mat[row * ncols + col] = val;
}

int Matrix::get_row() const {
    return nrows;
}

int Matrix::get_col() const {
    return ncols;
}

将Numpy数组传递给C++ Matrix对象

我们现在可以将一个 NumPy 数组转换为 C++ Matrix 对象。在 pybind11 中，我们可以使用 C++ 的 type caster 类来实现这个功能。type caster 是一个用于将 Python 类型转换为 C++ 类型的特殊类。为了实现这个功能，我们必须编写一个 type caster，该 type caster 将 PyObject (NumPy 物件之一) 转换为 Matrix。

// numpy2matrix.hpp
#include <pybind11/numpy.h>
#include <pybind11/pybind11.h>

#include "matrix.h"

namespace py = pybind11;

namespace pybind11 {
namespace detail {

template <> struct type_caster<Matrix> {
public:
    PYBIND11_TYPE_CASTER(Matrix, _("Matrix"));

    bool load(pybind11::handle src, bool) {
        if (!pybind11::isinstance<pybind11::array>(src)) return false;
        pybind11::array a = pybind11::array(src, true);

        if (a.ndim() != 2) return false;
        nrows = a.shape(0), ncols = a.shape(1);

        value.resize(nrows, ncols);

        pybind11::buffer_info info = a.request();
        if (info.format != pybind11::format_descriptor<double>::format()) {
            throw std::runtime_error("Unsupported buffer format, expected double format!");
        }

        const double *ptr = static_cast<const double *>(info.ptr);
        for (int i = 0; i < nrows; i++) {
            for (int j = 0; j < ncols; j++) {
                value(i, j) = *(ptr + i * ncols + j);
            }
        }

        return true;
    }

    static pybind11::handle cast(const Matrix &src, pybind11::return_value_policy, pybind11::handle) {
        std::vector<size_t> shape{static_cast<C++矩阵元素的行数和列数>(src.get_row(),src.get_col());
        pybind11::array_t<double> result(shape);

        //获取缓冲区指针
        pybind11::buffer_info buf = result.request();
        double *ptr = static_cast<double *>(buf.ptr);

        //将C++ Matrix元素复制到NumPy数组中
        for (int i = 0; i < src.get_row(); i++) {
            for (int j = 0; j < src.get_col(); j++) {
                *(ptr + i * src.get_col() + j) = src.get(i, j);
            }
        }

        return result.release();
    }
};

} // namespace detail
} // namespace pybind11

实现Python包装器

我们现在准备实现 Python 的接口，以便可以从 Python 中使用 C++ 类（Matrix）。我们可以使用 pybind11 库来包装 C++ 类，并使其在 Python 中可用。在以下代码片段中，我们将 Matrix 类绑定到 Python。

#include <pybind11/pybind11.h>
#include "matrix.h"
#include "numpy2matrix.hpp"

namespace py = pybind11;

PYBIND11_MODULE(matrix, module) {
    py::class_<Matrix>(module, "Matrix")
        .def(py::init<int, int>())
        .def("resize", &Matrix::resize)
        .def("set", &Matrix::set)
        .def("get", &Matrix::get)
        .def_property_readonly("row", &Matrix::get_row)
        .def_property_readonly("col", &Matrix::get_col);

    py::implicitly_convertible<py::array, Matrix>();
}

这意味着我们现在可以在 Python 中实例化 C++ Matrix 类并调用其方法：

import matrix
import numpy as np

m = matrix.Matrix(2, 2)
m.set(1.0, 0, 0)
m.set(2.0, 0, 1)
m.set(3.0, 1, 0)
m.set(4.0, 1, 1)

n = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
m2 = matrix.Matrix(n)
print(m2.get(1, 0))

总结

在本文中，我们介绍了如何将 NumPy 数组转换为自定义 C++ Matrix 类使用 pybind11。我们展示了如何创建自定义 type caster 将 PyObject 转换为 C++ Matrix 实例，以及如何使用 pybind11 将 C++ Matrix 类绑定到 Python。
有了这个方法，我们可以在 Python 中使用 Numpy 的高效数组，并在必要时调用 C++ 实现的方法以提高性能。这是在科学计算和工程计算中非常有用的。