使用Boost.Python库进行ndarray相关的测试程序编程

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于 2023-09-16 20:07:53 发布

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文章标签：编程

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本文介绍了如何利用Boost.Python库编写测试程序，实现C++和Python之间ndarray（多维数组）的数据传递。首先确保安装了Boost.Python，接着创建C++函数，接收ndarray并返回乘以2后的结果。然后，通过Boost.Python将函数导出到Python，创建输入ndarray并调用函数，最后编译C++代码为共享库，运行Python程序验证结果。

Boost.Python是一个用于将C++代码集成到Python中的库。它提供了一种简单而强大的方式来编写Python扩展模块，以便在Python中使用高性能的C++代码。在本文中，我们将使用Boost.Python库来编写一个测试程序，展示如何使用ndarray（多维数组）在C++和Python之间进行数据传递。

首先，确保你已经安装了Boost.Python库。然后，我们将创建一个简单的示例，展示如何在C++中创建一个ndarray，并将其传递给Python函数进行处理。

#include <boost/python.hpp>
#include <boost/python/numpy.hpp>

namespace np = boost

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Boost的Python库提供了强大的接口，方便C++程序员将现有的C++代码嵌入到Python脚本中

DevForge的博客

08-22

当condition为true时，类型Choice::type为int，否则为double。Boost的Python库提供了强大的接口，方便C++程序员将现有的C++代码嵌入到Python脚本中。其中，if_是一个很常用的模板类，可以根据不同的条件进行类型选择。使用Boost.Python编写Python扩展程序的过程中，if_模板类可以帮助我们更加灵活地控制代码的逻辑和类型。这表明，在条件为true和false时，Choice::type分别被推导为int和double类型。

关于boost.numpy的使用

小明的专栏

03-28

7324

最近的研究中，想使用python调用c++的编译后的dll。尝试了ctypes，但是发现ctypes对c语言编译的dll兼容性比较好，对c++封装的类就无能为力了。尝试了boost.python，发现它对c++的wrapper比较方便快捷而且不用修改c++已经做好的程序。正当准备使用boost.python大干一场，却发现了指针无法封装的问题。多次Google，证实由于Python没有指针，是没法

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使用Boost.Python模块创建任意Python序列的NumPy数组示例

TechBlitzZ的博客

08-25

193

具体来说，函数首先使用Python对象中提取的大小创建一个空的NumPy数组。然后，通过解析Python对象中的元素并将其赋值到NumPy数组中，来填充数组。在本文中，我们将演示如何使用Boost.Python模块，使用任意Python序列创建NumPy数组的示例。要将此C++代码嵌入到Python代码中，我们可以使用Boost.Python模块中的宏进行导出。在上面的示例代码中，我们使用了BOOST_PYTHON_MODULE宏，该宏导出了create_ndarry函数，使它可以在Python中调用。

boost.python boost.numpy python 和 C++联合编程

love_data_scientist的博客

07-05

1222

一 python的numpy.array传给C++处理 1.安装boost,boost-python,boost-numpy 2.主要程序 2.1 vectors.cpp #include<cmath> #include<boost/python/module.hpp> #include<boost/python/def.hpp> #include&lt...

boost python numpy_Boost+Python+Numpy=SIGSEGV

weixin_28709649的博客

01-26

195

我现在开始使用Python(3.5版)。对于当前的项目，我希望通过使用boostpython编写一个包装器来包含一些C代码(用于模拟)。由于这个模拟器的结果将用于NumPy的计算，所以我希望在C代码中支持NumPy数组。在我编写的包装器实际上工作得很好，但是当Python解释器在脚本执行之后终止时，sigsegv有时会出现。我试图研究boostpython是如何处理内存所有权的，但没有找到解决问题...

使用Boost.Python模块创建NumPy ndarray的示例代码

2301_79331421的博客

09-04

192

该函数接受Python中的任意序列作为输入，并将其转换为NumPy ndarray。Boost.Python是一个用于将C++代码与Python交互的库，它提供了简单而强大的工具，可以在C++中编写Python模块。在本文中，我们将使用Boost.Python模块来展示如何在C++中创建NumPy ndarray（多维数组），并将其暴露给Python。接下来，我们将展示一个示例代码，该代码创建了一个简单的C++函数，用于接受Python中的任意序列，并将其转换为NumPy ndarray。

使用boost::python::numpy::unary_ufunc进行测试的示例程序

2301_79325339的博客

09-07

126

这个简单的示例程序展示了boost::python::numpy::unary_ufunc库的基本用法，可以帮助你更好地理解如何在C++中操作NumPy数组。boost::python::numpy::unary_ufunc是一个强大的C++库，用于在Python中操作NumPy数组。在这个示例程序中，我们首先导入必要的头文件，并声明了我们要使用的boost::python和boost::python::numpy命名空间。来初始化boost::python::numpy库。，它将输入的值平方并返回。

python-ndarray2cv::Mat以及cv::Mat2python-ndarray(python-cpp扩展)

baidu_40840693的博客

11-23

940

1.opencv2 https://github.com/yati-sagade/opencv-ndarray-conversion conversion.cpp conversion.h #include <iostream> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <boost/python.hpp> #include "conversion.h" namespace py = boost::pyt

boost python numpy_使用boostpython将C结构作为numpy数组传递给python

weixin_39992957的博客

02-06

427

我试图通过使用Boosi::Python将C结构从C++传递到Python作为一个麻木数组。我知道有更简单的方法可以将C结构传递给python，但是我想使用numpy数组的原因是解决方案是反射模型的一部分，因此需要从字符串动态生成数据类型。在我可以序列化将其作为字符串传递给python的结构并调用numpy.fromstring()，它成功地将其转换为numpy数组。但是，这并不是非常有效，因为将...

简单的利用boost.python 和 boost.numpy 实现python和c++之间数据通信例子

meng_zhi_xiang的博客

07-12

1752

简单的利用boost.python 和 boost.numpy 实现python和c++之间数据通信例子

使用Boost.Python模块创建ndarrays并提取成员变量的类型和值测试程序（C++）

持续更新

09-03

159

通过这个示例，我们演示了如何使用Boost.Python创建ndarrays，并在C++代码中提取ndarrays的成员变量的类型和值。这篇文章详细介绍了如何使用Boost.Python模块创建ndarrays，并提取其成员变量的类型和值的测试程序。在本文中，我们将展示如何使用Boost.Python模块创建ndarrays，并提取ndarrays的成员变量的类型和值。接下来，我们将编写一个示例程序来演示如何使用Boost.Python创建ndarrays，并提取其成员变量的类型和值。

boost::python::ndarray相关的测试程序

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-20

435

boost::python::ndarray相关的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::python::ndarray相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/python/numpy.hpp> namespace p = boost::python; namespace np = boost::python::numpy; np::ndarray zeros(p::tuple shape, np::dtype dt) { return np::zeros

boost::python模块实现使用任意 Python 序列创建 ndarray 的示例

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-20

424

boost::python模块实现使用任意 Python 序列创建 ndarray 的示例实现功能C++实现代码实现功能 boost::python模块实现使用任意 Python 序列创建 ndarray 的示例 C++实现代码 #include <boost/python/numpy.hpp> #include <iostream> namespace p = boost::python; namespace np = boost::python::numpy; #if _MSC

boost中的多维数组

weixin_44048823的博客

06-24

483

boost中的multi_array－－多维数组简单使用 #include <iostream> #include <boost/multi_array.hpp> using namespace boost; int main(void) { const int row = 3; const int col = 3; //extents指定行列大小...

发现Boost官方文档的一处错误(numpy的ndarray)

weixin_30591551的博客

03-15

123

文档位置:https://www.boost.org/doc/libs/1_65_1/libs/python/doc/html/numpy/tutorial/ndarray.html shape在这里应该是(5,),表示一个一维数组. 转载于:https://www.cnblogs.com/Stephen-Qin/p/10539285.html...

为什么要用boost::array

力为的博客

06-16

6321

为什么要用boost::array1、boost::array 与 std::vector ( From Chapter 2. Boost.Array)As replacement for ordinary arrays, the STL provides class std::vector. However, std::vectorprovides the semantics of dynami

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

11-27

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。

唐白河.zip

11-27

三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用

51单片机c源码-单片机向PC发送数据