вызов C ++ с использованием функции Eigen Library в python

Я делаю некоторые вычисления в C ++ с помощью Eigen Library, функция такова:

MatrixXd Cov(MatrixXd Data) { VectorXd meanVector; ... return Covariance; }

… в функции python wrapper:

 static PyObject *Wrap_Cov(PyObject *self,PyObject *args) { Pyobject *Objectdata; if(!PyArg_ParseTuple(args,"O", &ObjectData)) return NULL; Cov(ObjectData); return Py_BuildValue("O",&covariance_answer); }

Очевидно, что Python не знает «объект», который я определил, он не может перевести «MatrixXd» в «Object», я думаю, что это некоторые виды «массива», а не «объект», '

Как я могу это сделать без использования boost?

One Solution collect form web for “вызов C ++ с использованием функции Eigen Library в python”

Если взаимодействовать с числовыми модулями, написанными на разных языках, рекомендуется сохранить данные как можно более плоскими.

Плоское представление вещественной матрицы libeigen представляет собой массив ac реального типа (float или double)

Вот пример C ++ ¹

 #include <stdexcept> #include <iostream> #include <string> #include <sstream> #include <python2.7/Python.h> #include <eigen3/Eigen/Dense> using std::size_t; typedef double real_t; typedef Eigen::Matrix<real_t, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> Matrix; static PyObject* p_eigen_python_error(NULL); static PyObject * randomDxDMatrix(PyObject *self, PyObject *args) { PyObject* p(NULL); PyObject* item(NULL); try{ size_t d(0); PyArg_ParseTuple(args, "L", &d); Matrix M = Matrix::Random(d,d); size_t length = d * d; p = PyList_New(length); if (p == NULL) { std::stringstream msg; msg << "Could not allocate a Pylist of " << d << "x" << d << " = " << d*d << " size for the return Object"; throw std::runtime_error(msg.str().c_str()); } else { for (size_t i = 0; i < length; ++i) { item = PyFloat_FromDouble(M.data()[i]); PyList_SET_ITEM(p, i, item); } } } catch (const std::exception& e) { delete p; p = NULL; delete item; item = NULL; std::string msg = ("randomDxDMatrix failed: "); msg += e.what(); PyErr_SetString(p_eigen_python_error, msg.c_str()); } return p; } static PyMethodDef EigenMethods[] = { {"randomDxDMatrix", randomDxDMatrix, METH_VARARGS, "Gets a random DxD matrix column-major as a list of (python) floats"}, {NULL, NULL, 0, NULL} /* Sentinel */ }; PyMODINIT_FUNC initeigen_python(void) { PyObject* p; p = Py_InitModule("eigen_python", EigenMethods); if (p == NULL) return; p_eigen_python_error = PyErr_NewException( const_cast<char*>("eigen_python.error"), NULL, NULL ); Py_INCREF(p_eigen_python_error); PyModule_AddObject(p, "error", p_eigen_python_error); }

Вот setup_eigen_python.py

 from distutils.core import setup, Extension cpp_args = ['-Wall', '-pedantic'] cxx_args = ['-std=c++11'].extend(cpp_args) module_eigen_python = Extension('eigen_python', define_macros = [('MAJOR_VERSION', '0'), ('MINOR_VERSION', '1')], include_dirs = ['/usr/local/include'], sources = ['eigen_python.cpp'], extra_compile_args = cpp_args # sources = ['eigen_python.cxx'], # extra_compile_args = cxx_args ) setup (name = 'eigen_python', version = '0.1', description = 'This is just a demo', author = 'Solkar', url = 'http://stackoverflow.com/questions' + '/15573557/call-c-using-eigen-library-function-in-python', long_description = 'just a toy', ext_modules = [module_eigen_python])

для использования как

 python2.7 setup_eigen_python.py install --user

и вот небольшой тестовый драйвер

 import eigen_python as ep import numpy as np DIM = 4 M = np.array(ep.randomDxDMatrix(DIM), order="F") M.shape= DIM,DIM print(M)

¹ Особенно, но не ограничиваясь этим, потому что, чтобы обойтись без повышения, предпочли бы использовать функции стандарта C ++ 2011, такие как auto и std::unique_ptr но я не знал, имеет ли QO достаточную поддержку для этого.