我有一个使用eigen的c ++函数,该函数使用pybind11包装,以便可以从python调用它。预期函数的简单版本返回Eigen::MatrixXd
类型,pybind成功将其转换为2D numpy数组。
我希望此函数能够返回此类矩阵或3D numpy数组的列表或元组。
我是C ++的新手,而pybind的文档(据我所能理解的)没有提供任何指导。下面是一个模拟示例:
test.cpp
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/eigen.h>
#include <Eigen/Dense>
Eigen::MatrixXd test(Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd> x, double a)
{
Eigen::MatrixXd y;
y = x * a;
return y;
}
Eigen::MatrixXd *test2(Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd> x, Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd> as)
{
Eigen::MatrixXd *ys = new Eigen::MatrixXd[as.size()];
for(unsigned int k = 0; k < as.size(); k++){
Eigen::MatrixXd& y = ys[k];
y = x * as[k];
}
return ys;
}
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(test, m)
{
m.doc() = "minimal working example";
m.def("test", &test);
m.def("test2", &test2);
}
我希望test2
返回一个数组列表或元组。
在python中:
import test
import numpy as np
x = np.random.random((50, 50))
x = np.asfortranarray(x)
a = 0.1
a2 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
y = test.test(x, a)
ys = test.test2(x, a2)
数组y
符合预期,但是ys
仅包含与a2
的第一个系数相对应的数组。
如何修改test2
以正确返回多个数组? 3D阵列也是可以接受的。
答案 0 :(得分:1)
我建议返回std::tuple
,但要移动局部对象:
std::tuple<Eigen::MatrixXd,int> function(){
...
int m = 4;
Eigen::MatrixXd M = ...;
...
return make_tuple(std::move(M),m);
}
在PYBIND11_MODULE
中,我不确定哪个是正确的:
m.def("function", &function, py::return_value_policy::reference_internal);
或
m.def("function", &function);
我已经根据需要测试了这两项工作,即在返回期间不复制并分配更多内存。
答案 1 :(得分:0)
我以前使用过Eigen,但我不是专家,所以其他人也许可以改进此解决方案。
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/eigen.h>
#include <pybind11/stl.h>
#include <Eigen/Dense>
std::vector<Eigen::MatrixXd>
test2(Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd> x, Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd> as){
std::vector<Eigen::MatrixXd> matrices;
for(unsigned int k = 0; k < as.size(); k++){
Eigen::MatrixXd ys = x * as[k];
matrices.push_back(ys);
}
return matrices;
}
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(test, m){
m.doc() = "minimal working example";
m.def("test2", &test2);
}
pybind11将向量转换为numpy数组列表。 结果:
In [1]: import numpy as np; x = np.ones((2,2)); a = np.array((2., 3.)); import test
In [2]: test.test2(x, a)
Out[2]:
[array([[2., 2.],
[2., 2.]]), array([[3., 3.],
[3., 3.]])]