在C ++中嵌入python / numpy

我试图在我的C ++应用程序中使用python 3（带numpy）。这需要将C ++数组发送到python，执行计算，然后在C ++中检索结果。要做到根据自己的代码，这是我在这里讨论：https://codereview.stackexchange.com/questions/92266/sending-ac-array-to-python-numpy-and-back/92353#92353和这里：将C ++数组发送到Python并返回（使用Numpy扩展C ++）。

虽然代码复查示例中的示例基本上可以正常工作，但是当我修改python和C ++脚本时，返回值遇到了麻烦：当我尝试返回在python中创建的变量时，结果是nan的向量，而不是预期的计算。我的猜测是该对象超出了范围，但我无法解决此问题。

我在名为mymodule.py的文件中使用以下python脚本：

import numpy

def array_tutorial(a):
    print("array_tutorial - python")
    print(a)
    print("")
    firstRow = a[0,:]
    #beta = numpy.array([[10,20,30],[10,20,30],[10,20,30]])
    #firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

def myfunction():
    beta = numpy.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])
    print("myfunction - python")
    print(beta)
    print("")
    firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

我的C ++代码位于numpy_cpp.cpp文件中，该文件是对代码查看帖子的可接受答案的略有更改和简化的版本。

#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <stdlib.h> 

#include <Python.h>
#include "numpy/arrayobject.h"

int main(int argc, char* argv[])
{
    setenv("PYTHONPATH", ".", 0);

    Py_Initialize();
    import_array();

    // Build the 2D array in C++
    const int SIZE = 3;
    npy_intp dims[2]{SIZE, SIZE};
    const int ND = 2;
    long double(*c_arr)[SIZE]{ new long double[SIZE][SIZE] };

    for (int i = 0; i < SIZE; i++){
        for (int j = 0; j < SIZE; j++){
            c_arr[i][j] = i + j;}
    }

    // Convert it to a NumPy array.
    PyObject *pArray = PyArray_SimpleNewFromData(ND, dims, NPY_LONGDOUBLE, reinterpret_cast<void*>(c_arr));

    // import mymodule
    const char *module_name = "mymodule";
    PyObject *pName = PyUnicode_FromString(module_name);
    PyObject *pModule = PyImport_Import(pName);
    Py_DECREF(pName);

    // import function
    const char *func_name = "array_tutorial";
    PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, func_name);
    PyObject *pReturn = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc, pArray, NULL);
    PyArrayObject *np_ret = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn);

    // Convert back to C++ array and print.
    int len = PyArray_SHAPE(np_ret)[0];
    long double* c_out;
    c_out = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret));
    std::cout << "Printing output array - C++" << std::endl;
    for (int i = 0; i < len; i++){
        std::cout << c_out[i] << ' ';
    }
    std::cout << std::endl << std::endl;


    // import function without arguments
    const char *func_name2 = "myfunction";
    PyObject *pFunc2 = PyObject_GetAttrString(pModule, func_name2);
    PyObject *pReturn2 = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc2, NULL);
    PyArrayObject *np_ret2 = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(pReturn2);

    // convert back to C++ array and print
    int len2 = PyArray_SHAPE(np_ret2)[0];
    long double* c_out2;
    c_out2 = reinterpret_cast<long double*>(PyArray_DATA(np_ret2));
    std::cout << "Printing output array 2 - C++" << std::endl;
    for (int i = 0; i < len2; i++){
        std::cout << c_out2[i] << ' ';
    }
    std::cout << std::endl << std::endl;

    Py_Finalize();
    return 0;
}

与必须添加的答案相比

setenv("PYTHONPATH", ".", 0);

为确保找到python脚本，我为没有输入参数的函数“ myfunction”添加了第二个函数调用，并删除了一些错误处理。

我在Ubuntu 16.10上使用

g++ -Wall numpy_cpp.cpp -I/usr/include/python3.5m/ -lpython3.5m  

进行编译和链接（除import_array（）发出一条警告外，一切正常）。我的目标是python 3。

但是，运行程序将提供以下控制台输出：

array_tutorial - python
[[ 0.0  1.0  2.0]
 [ 1.0  2.0  3.0]
 [ 2.0  3.0  4.0]]

Printing output array - C++
0 1 2 

myfunction - python
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

Printing output array 2 - C++
nan nan nan 

这是给我带来麻烦的最后一个输出，其中python返回在python脚本中设置的numpy数组的第一行。从python打印语句看来，numpy数组很好（不是nan），但是一旦引用C ++，事情就会发生变化。

如果取消注释array_tutorial函数中return语句上方的两行，则对于第一个函数调用，我得到的结果相同（令人失望）。

因此，我的问题是，如何在C ++中获取正确的值而又不使对象超出范围（大概）？

对于冗长的帖子，我深表歉意，并在此先感谢您的帮助！

编辑：正如lomereiter指出的，应该在python中设置numpy数组时牢记数据类型。这样就解决了问题。一个更好的python脚本，它输出接收到的数组的数据类型并指定声明的数组的数据类型将是：

import numpy

def array_tutorial(a):
    print("array_tutorial - python")
    print(a)
    print(numpy.dtype(a[0,0]))
    print("")
    firstRow = a[0,:]
    #beta = numpy.array([[10,20,30],[10,20,30],[10,20,30]],dtype=numpy.float128)
    #firstRow = beta[0,:]
    return firstRow

def myfunction():
    beta = numpy.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]],dtype=numpy.float128)
    print("myfunction - python")
    print(beta)
    print("")
    firstRow = beta[0,:]
    return firstRow