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Question

我有一个与SWIG很好地合作的小项目。特别是，我的一些函数返回std::vector，它们被转换为Python中的元组。现在，我做了很多数字，所以我只是让它们从c ++代码返回后将这些转换为numpy数组。为此，我在SWIG中使用类似下面的内容。

%feature("pythonappend") My::Cool::Namespace::Data() const %{ if isinstance(val, tuple) : val = numpy.array(val) %}

（实际上，有几个名为Data的函数，其中一些函数返回浮点数，这就是我检查val实际上是一个元组的原因。）这很有效。

但是，我还想使用现在可用的-builtin标志。对这些数据函数的调用是罕见的，并且大部分是交互式的，因此它们的缓慢不是问题，但是还有其他缓慢的循环，使用内置选项显着加速。

问题是当我使用该标志时，会自动忽略pythonappend功能。现在，Data再次返回一个元组。有什么方法我仍然可以返回numpy数组？我尝试使用打字机，但它变成了一个巨大的混乱。

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Borealid非常好地回答了这个问题。为了完整性，我包含了一些我需要的相关但略有不同的类型图，因为我通过const引用返回并使用向量向量（不要启动！）。这些是不同的，我不希望任何其他人绊倒试图找出微小的差异。

%typemap(out) std::vector<int>& {
  npy_intp result_size = $1->size();
  npy_intp dims[1] = { result_size };
  PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
  int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
  for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { dat[i] = (*$1)[i]; }
  $result = PyArray_Return(npy_arr);
}
%typemap(out) std::vector<std::vector<int> >& {
  npy_intp result_size = $1->size();
  npy_intp result_size2 = (result_size>0 ? (*$1)[0].size() : 0);
  npy_intp dims[2] = { result_size, result_size2 };
  PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT);
  int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
  for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { for (size_t j = 0; j < result_size2; ++j) { dat[i*result_size2+j] = (*$1)[i][j]; } }
  $result = PyArray_Return(npy_arr);
}

编辑2：

虽然不是我想要的，但使用@MONK的方法（explained here）也可以解决类似的问题。

Answer 1

我同意你的看法，使用typemap会有点混乱，但这是完成这项任务的正确方法。您也是对的，SWIG文档没有直接说明%pythonappend与-builtin不兼容，但强烈暗示：%pythonappend 添加到Python代理类，并且Python代理类根本不存在与-builtin标志一起使用。

之前，您正在做的是让SWIG将C ++ std::vector对象转换为Python元组，然后将这些元组传递回numpy - 再次转换它们。

你真正想做的是在C级转换它们一次。

这里有一些代码可以将所有std::vector<int>个对象转换为NumPy整数数组：

%{
#include "numpy/arrayobject.h"
%}

%init %{
    import_array();
%}

%typemap(out) std::vector<int> {
    npy_intp result_size = $1.size();

    npy_intp dims[1] = { result_size };

    PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
    int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);

    for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) {
        dat[i] = $1[i];
    }

    $result = PyArray_Return(npy_arr);
}

这使用C级numpy函数来构造和返回数组。按顺序，它：

确保NumPy的arrayobject.h文件包含在C ++输出文件中
加载Python模块时会调用import_array（否则，所有NumPy方法都会出现段错误）
将std::vector<int>的任何回复映射到带有typemap

此代码应放在之前您%import包含返回std::vector<int>的函数的标头。除了这个限制之外，它完全是自包含的，所以它不应该为你的代码库添加过多的主观“混乱”。

如果您需要其他矢量类型，则只需更改NPY_INT和所有int*和int位，否则重复上述功能。

有没有办法将pythonappend与SWIG的新内置功能一起使用？

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