极客教程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。