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【python】Python + C/C++ 嵌入式编程(1):多维数组Numpy.Array()在

原文 http://blog.csdn.net/zj360202/article/details/79214363

2018-02-01 02:00:43阅读(336)

Python 提供了丰富的 C API 函数,我们使用这些 C API 函数可以实现将 Python 文件中的函数、类等在 C/C++ 文件中进行调用,从而使得我们可以方便地使用 Python 代码来帮助我们实现一些额外的需求(如:嵌入神经网络模型)。

网上已经有很多介绍如何将 Python 嵌入到 C/C++ 的博客,这里不再累述。这里主要叙述一下如何实现多维数组在 Python 文件和 C/C++文件间互传,即如何从 Python 文件中返回 Numpy 数组,已经如何从 C/C++文件中传递一个多维数组到Python文件中。在处理这个的过程中,遇到了许多的困难,查阅了许多网站,发现中文博客中对这部分的相信介绍不是很多,故特此写这篇论文(第一篇博文,不详细的地方望评论中指出,有问题也欢迎在评论中咨询)。

博文目录: 从 Python 文件中的函数返回 List 数组从 Python 文件中的函数返回包含 Numpy.Array 的 List 数组向 Python 文件中的函数传递 List 数组向 Python 文件中的函数传递 Numpy Array 数组 从 Python 文件中的函数返回 List 数组:

如果我们在 C/C++ 文件中调用的 Python 函数返回的是 List 数组,那么我们这里主要用到的是 Python C API 中的 List Object 来处理返回的数据,主要用到 List Object 里面的这些函数:

int PyList_Check(PyObject *list)函数判断一个 PyObject 指针对象是不是一个 List 对象;Py_ssize_t PyList_Size (PyObject *list) 函数计算一个 List 对象的大小;PyObject* PyList_GetItem(PyObject *list, Py_ssize_t index) 函数返回 List对象中第 index 个元素的 PyObject 指针。

示例:假设我们有这么一个Python函数:

def IntegerListReturn():
    IntegerList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    return IntegerList

我们在 C/C++ 文件中调用这个 Python 函数时,将返回 List 对象,那么我们将在 C/C++文件中进行如下的接收操作:

// some code omitted...
 cout<<"Integer List Show:"<<endl;
 PyObject *pFuncTwo     = PyDict_GetItemString(pDict, "IntegerListReturn");
 PyObject *FuncTwoBack  = PyObject_CallObject (pFuncTwo, nullptr);//返回List对象
 if(PyList_Check(FuncTwoBack)){ //检查是否为List对象
     int SizeOfList = PyList_Size(FuncTwoBack);//List对象的大小,这里SizeOfList = 3
     for(Index_i = 0; Index_i < SizeOfList; Index_i++){
         PyObject *ListItem = PyList_GetItem(FuncTwoBack, Index_i);//获取List对象中的每一个元素
         int NumOfItems = PyList_Size(ListItem);//List对象子元素的大小,这里NumOfItems = 3
         for(Index_k = 0; Index_k < NumOfItems; Index_k++){
             PyObject *Item = PyList_GetItem(ListItem, Index_k);//遍历List对象中子元素中的每个元素
             cout << PyInt_AsLong(Item) <<" "; //输出元素
             Py_DECREF(Item); //释放空间
         }
         Py_DECREF(ListItem); //释放空间
     }
     cout<<endl;
 }else{
     cout<<"Not a List"<<endl;
 }
 // some code omitted...

从 Python 文件中的函数返回包含 Numpy Array 的 List 数组

带有 Numpy Array 的 List 数组,除了上述提到的 List Object 操作函数,这里还需要用到 PyArrayObject 这个对象来处理返回的 Numpy Array。先介绍一下PyArrayObject, 这个 C API 模块来自 Numpy Module 中,所以使用这个 C API 模块前需要进行一些初始化操作:

// some code omitted...
#include <numpy/arrayobject.h> //包含 numpy 中的头文件arrayobject.h
using namespace std;
void init_numpy(){//初始化 numpy 执行环境,主要是导入包,python2.7用void返回类型,python3.0以上用int返回类型
    import_array();
}
int main()
{
    Py_Initialize();
    init_numpy();
    // some code omitted...

做完初始化后,我们就可以使用 PyArrayObject 对象。先对PyArrayObject 对象做一个简单的介绍。PyArrayObject 实际上是一个结构体,结构体内包含四个元素,用来访问 Numpy Array 中的数据:

int nd:Numpy Array数组的维度。int *dimensions :Numpy Array 数组每一维度数据的个数。int *strides:Numpy Array 数组每一维度的步长。char *data: Numpy Array 中指向数据的头指针。

所以当我们要访问 PyArrayObject 对象中的数据时,有:

//对于二维 Numpy Array 数组,我们访问[i, j]位置处的元素的值
 PyArrayObject *array
 array->data + i*array->strides[0] + j*array->strides[1]

知道如何访问PyArrayObject对象中的数据后,这里给出简单的示例:

#假设我们有这么一段 python 代码:
def ArrayListReturn():
    ArrList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    Array_A  = np.asarray(ArrList, dtype='float' )
    Array_B  = np.asarray(ArrList, dtype='double')
    return [Array_A, Array_B]

那么我们在 C/C++中做如下的访问:

/*Return the List which contains Numpy Array*/
PyObject *pFuncOne    = PyDict_GetItemString(pDict, "ArrayListReturn");
PyObject *FuncOneBack = PyObject_CallObject(pFuncOne, nullptr);
int Index_i = 0, Index_k = 0, Index_m = 0, Index_n = 0;
if(PyList_Check(FuncOneBack)){
    int SizeOfList = PyList_Size(FuncOneBack);
    for(Index_i = 0; Index_i < SizeOfList; Index_i++){
        PyArrayObject *ListItem = (PyArrayObject *)PyList_GetItem(FuncOneBack, Index_i);//读取List中的PyArrayObject对象,这里需要进行强制转换。
        int Rows = ListItem->dimensions[0], columns = ListItem->dimensions[1];
        cout<<"The "<<Index_i<<"th Array is:"<<endl;
        for(Index_m = 0; Index_m < Rows; Index_m++){
            for(Index_n = 0; Index_n < columns; Index_n++){
                cout<<*(double *)(ListItem->data + Index_m * ListItem->strides[0] + Index_n * ListItem->strides[1])<<" ";//访问数据,Index_m 和 Index_n 分别是数组元素的坐标,乘上相应维度的步长,即可以访问数组元素
            }
            cout<<endl;
        }
        Py_DECREF(ListItem);
    }
}else{
    cout<<"Not a List"<<endl;
}

向 Python 文件中的函数传递 List 数组

现在我们的需求是我们要将 C/C++文件中的数组传递给 Python 文件的某个函数,那么我们将借助 List Object 和 Tuple Object 来封装我们的数据,从而传递给 Python 文件中的函数。

#假设现在我们有这样一个Python函数,其功能是接受一个由 C/C++ 文件传递的List数组,并打印出来
def PassListFromCToPython(List):
    PyList = List
    print (PyList)

那么在 C/C++ 文件端,我们需要做如下处理:

/*Pass by List: Transform an C Array to Python List*/
    double CArray[] = {1.2, 4.5, 6.7, 8.9, 1.5, 0.5};
    PyObject *PyList  = PyList_New(6);//定义一个与数组等长的PyList对象数组
    PyObject *ArgList = PyTuple_New(1);//定义一个Tuple对象,Tuple对象的长度与Python函数参数个数一直,上面Python参数个数为1,所以这里给的长度为1
    for(Index_i = 0; Index_i < PyList_Size(PyList); Index_i++){
        PyList_SetItem(PyList, Index_i, PyFloat_FromDouble(CArray[Index_i]));//给PyList对象的每个元素赋值
    }
    PyObject *pFuncFour = PyDict_GetItemString(pDict, "PassListFromCToPython");
    cout<<"C Array Pass Into The Python List:"<<endl;
    PyTuple_SetItem(ArgList, 0, PyList);//将PyList对象放入PyTuple对象中
    PyObject_CallObject(pFuncFour, ArgList);//调用函数,完成传递

向 Python 文件中的函数传递 Numpy Array 数组

当我们需要向 Python 文件中传递一个多维数组时,这个时候我们借助PyArrayObject 和 PyTuple 会更加的合适。

#假设现在我们的Python函数是接受一个 Numpy Array 数组进行处理
def PassArrayFromCToPython(Array):
    print "Shape Of Array:", Array.shape
    print Array

那么我们就需要在 C/C++ 文件中做如下的处理:

double CArrays[3][3] = {{1.3, 2.4, 5.6}, {4.5, 7.8, 8.9}, {1.7, 0.4, 0.8}}; //定义一个3 X 3的数组
    npy_intp Dims[2] = {3, 3}; //给定维度信息
    PyObject *PyArray  = PyArray_SimpleNewFromData(2, Dims, NPY_DOUBLE, CArrays); //生成包含这个多维数组的PyObject对象,使用PyArray_SimpleNewFromData函数,第一个参数2表示维度,第二个为维度数组Dims,第三个参数指出数组的类型,第四个参数为数组
    PyObject *ArgArray = PyTuple_New(1);
    PyTuple_SetItem(ArgArray, 0, PyArray); //同样定义大小与Python函数参数个数一致的PyTuple对象
    PyObject *pFuncFive = PyDict_GetItemString(pDict, "PassArrayFromCToPython");
    PyObject_CallObject(pFuncFive, ArgArray);//调用函数,传入Numpy Array 对象。

代码块

下面给出完整的代码示例:

#ModuleOne.py文件
def ArrayListReturn():
    ArrList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    Array_A  = np.asarray(ArrList, dtype='float' )
    Array_B  = np.asarray(ArrList, dtype='double')
    return [Array_A, Array_B]
def IntegerListReturn():
    IntegerList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    return IntegerList
def FloatListReturn():
    FloatList = [[1.2, 2.3, 3.5], [0.5, 5.2, 6.5], [7.2, 8.8, 9.3]]
    return FloatList
def PassListFromCToPython(List):
    PyList = List
    print (PyList)
def PassArrayFromCToPython(Array):
    print "Shape Of Array:", Array.shape
    print Array

C/C++文件:

#include <iostream>
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
using namespace std;
void init_numpy(){
    import_array();
}
int main()
{
    Py_Initialize();
    init_numpy();
    PyRun_SimpleString("import sys");
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('/home/liaojian/Documents/Programming/PythonWorkSpace/CalledByCplusplus/')");
    PyObject *pModule  = nullptr;
    PyObject *pDict    = nullptr;
    pModule  = PyImport_ImportModule("ModuleOne");
    pDict    = PyModule_GetDict(pModule);
    /*Return the List which contains Numpy Array*/
    PyObject *pFuncOne    = PyDict_GetItemString(pDict, "ArrayListReturn");
    PyObject *FuncOneBack = PyObject_CallObject(pFuncOne, nullptr);
    int Index_i = 0, Index_k = 0, Index_m = 0, Index_n = 0;
    if(PyList_Check(FuncOneBack)){
        int SizeOfList = PyList_Size(FuncOneBack);
        for(Index_i = 0; Index_i < SizeOfList; Index_i++){
            PyArrayObject *ListItem = (PyArrayObject *)PyList_GetItem(FuncOneBack, Index_i);
            int Rows = ListItem->dimensions[0], columns = ListItem->dimensions[1];
            cout<<"The "<<Index_i<<"th Array is:"<<endl;
            for(Index_m = 0; Index_m < Rows; Index_m++){
                for(Index_n = 0; Index_n < columns; Index_n++){
                    cout<<*(double *)(ListItem->data + Index_m * ListItem->strides[0] + Index_n * ListItem->strides[1])<<" ";
                }
                cout<<endl;
            }
            Py_DECREF(ListItem);
        }
    }else{
        cout<<"Not a List"<<endl;
    }
    /*Return Integer List and Access to Each Items*/
    cout<<"Integer List Show:"<<endl;
    PyObject *pFuncTwo     = PyDict_GetItemString(pDict, "IntegerListReturn");
    PyObject *FuncTwoBack  = PyObject_CallObject (pFuncTwo, nullptr);
    if(PyList_Check(FuncTwoBack)){
        int SizeOfList = PyList_Size(FuncTwoBack);
        for(Index_i = 0; Index_i < SizeOfList; Index_i++){
            PyObject *ListItem = PyList_GetItem(FuncTwoBack, Index_i);
            int NumOfItems = PyList_Size(ListItem);
            for(Index_k = 0; Index_k < NumOfItems; Index_k++){
                PyObject *Item = PyList_GetItem(ListItem, Index_k);
                cout << PyInt_AsLong(Item) <<" ";
                Py_DECREF(Item);
            }
            Py_DECREF(ListItem);
        }
        cout<<endl;
    }else{
        cout<<"Not a List"<<endl;
    }
    /*Return Float List and Access to Each Items*/
    cout<<"Double List Show:"<<endl;
    PyObject *pFunThree     = PyDict_GetItemString(pDict, "FloatListReturn");
    PyObject *FuncThreeBack = PyObject_CallObject  (pFunThree, nullptr);
    if(PyList_Check(FuncThreeBack)){
        int SizeOfList = PyList_Size(FuncThreeBack);
        for(Index_i = 0; Index_i < SizeOfList; Index_i ++){
            PyObject *ListItem = PyList_GetItem(FuncThreeBack, Index_i);
            int NumOfItems = PyList_Size(ListItem);
            for(Index_k = 0; Index_k < NumOfItems; Index_k++){
                PyObject *Item  = PyList_GetItem(ListItem, Index_k);
                cout<< PyFloat_AsDouble(Item) << " ";
                Py_DECREF(Item);
            }
            Py_DECREF(ListItem);
        }
        cout<<endl;
    }else{
        cout<<"Not a List"<<endl;
    }
    /*Pass by List: Transform an C Array to Python List*/
    double CArray[] = {1.2, 4.5, 6.7, 8.9, 1.5, 0.5};
    PyObject *PyList  = PyList_New(6);
    PyObject *ArgList = PyTuple_New(1);
    for(Index_i = 0; Index_i < PyList_Size(PyList); Index_i++){
        PyList_SetItem(PyList, Index_i, PyFloat_FromDouble(CArray[Index_i]));
    }
    PyObject *pFuncFour = PyDict_GetItemString(pDict, "PassListFromCToPython");
    cout<<"C Array Pass Into The Python List:"<<endl;
    PyTuple_SetItem(ArgList, 0, PyList);
    PyObject_CallObject(pFuncFour, ArgList);
    /*Pass by Python Array: Transform an C Array to Python Array*/
    double CArrays[3][3] = {{1.3, 2.4, 5.6}, {4.5, 7.8, 8.9}, {1.7, 0.4, 0.8}};
    npy_intp Dims[2] = {3, 3};
    PyObject *PyArray  = PyArray_SimpleNewFromData(2, Dims, NPY_DOUBLE, CArrays);
    PyObject *ArgArray = PyTuple_New(1);
    PyTuple_SetItem(ArgArray, 0, PyArray);
    PyObject *pFuncFive = PyDict_GetItemString(pDict, "PassArrayFromCToPython");
    PyObject_CallObject(pFuncFive, ArgArray);
    //Release
    Py_DECREF(pModule);
    Py_DECREF(pDict);
    Py_DECREF(FuncOneBack);
    Py_DECREF(FuncTwoBack);
    Py_DECREF(FuncThreeBack);
    Py_DECREF(PyList);
    Py_DECREF(ArgList);
    Py_DECREF(PyArray);
    Py_DECREF(ArgArray);
    return 0;
}

执行结果: 
【python】Python + C/C++ <a href=嵌入式编程(1):多维数组Numpy.Array()在" src="http://img.blog.csdn.net/20170408183637121?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3R1X2NzZG4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这是执行C / C++文件后得到的结果" title="">

参考网站:

List Object 对象介绍:https://docs.python.org/2.7/c-api/list.html?highlight=pylist_new#c.PyList_NewTuple Object 对象介绍:https://docs.python.org/2.7/c-api/tuple.html?highlight=pytuple_newPyArrayObject对象介绍:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/c-api.array.html#c.import_arrayPyArrayObject对象使用介绍:http://folk.uio.no/hpl/scripting/doc/python/NumPy/Numeric/numpy-13.htmlPython与C /C++嵌入式编程:https://www.codeproject.com/Articles/11805/Embedding-Python-in-C-C-Part-I

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