C-Numpy：如何从现有数据创建固定宽度的字符串数组答案

【问题标题】：C-Numpy: How to create fixed-width ndarray of strings from existing dataC-Numpy：如何从现有数据创建固定宽度的字符串数组
【发布时间】：2019-08-12 10:52:25
【问题描述】：

我正在使用 Boost Python 用 C++ 编写 Python 扩展模块。我想将模块中的 numpy 数组返回给 Python。它适用于像 double 这样的数字数据类型，但有一次我需要从现有数据创建一个 string 数组。

对于数值数组，我使用了PyArray_SimpleNewFromData，效果很好，但由于字符串不是固定长度，我使用PyArray_New，我可以传入项目大小，在我的案例4中。这是一个最小的例子：

bool initNumpy()
{
    Py_Initialize();
    import_array();
    return true;
}

class Foo {
    public:            
        Foo() {
            initNumpy();
            data.reserve(10);
            data = {"Rx", "Rx", "Rx", "RxTx", "Tx", "Tx", "Tx", "RxTx", "Rx", "Tx"};                
        }

        PyObject* getArray() {
            npy_intp dims[] = { data.size() };            
            return (PyObject*)PyArray_New(&PyArray_Type, 1, dims, NPY_STRING, NULL, &data[0], 4, NPY_ARRAY_OWNDATA, NULL);
        }
    private:
        std::vector<std::string> data;             
};

我希望getArray() 的输出等于numpy.array(["Rx", "Rx" ...], dtype="S4") 的输出，即：

array([b'Rx', b'Rx', b'Rx', b'RxTx', b'Tx', b'Tx', b'Tx', b'RxTx', b'Rx',
       b'Tx'], dtype='|S4')

但它看起来像这样：

array([b'Rx', b'', b'\xcc\xb3b\xd9', b'\xfe\x07', b'\x02', b'', b'\x0f',
       b'', b'Rx\x00\x03', b''], dtype='|S4')

我尝试使用 npy_intp const* strides 参数，因为我认为问题在于基础数据的内存块。不幸的是，它没有达到我想要的结果。

我正在使用 Microsoft Build Tools 2017、Boost python、distutils 和 Python 3.7 来构建扩展。

【问题讨论】：

std::string 往往被构造为指向数组的指针 + 一些元数据，因此将字符串数组的位置传递给 Numpy 是毫无意义的。不过我不确定如何解决这个问题

标签： python c++ numpy python-c-api

【解决方案1】：

当使用PyArray_New 时，传递的数据必须有一个内存布局，这是 numpy-array 所期望的。 np.float64 这样的简单数据类型就是这种情况，但std::vector<std::string> 和dtype='|S4' 不是这种情况。

首先，PyArray_New 对|S4 的期望是什么内存布局？

让我们选择作为例子

array([b'Rx', b'RxTx', b'T'], dtype='|S4')

预期的内存布局将是：

| R| x|\0|\0| R| x| T| x| T|\0|\0|\0|
|           |           |           |
|- 1. word -|- 2. word -|- 3. word -|

有以下值得注意的细节：

内存是连续且直接的。
每个元素都是 4 字节长，保存的字符串没有 NUL 终止符（参见 2.word），实际上不需要此信息。
如果一个词的长度小于 4 个字符，则剩余字符必须设置为 \0，即 NUL 字符。如果一个人想要存储带有尾随 \0 的字符串，那就不走运了 - 但这是另一回事了。

std::vector<std::string> 具有完全不同的内存布局 - 因为 std::string 的内存布局不是通过 C++ 标准规定的，所以它可以在不同的实现之间改变。

上述观察的结果是，如果字符串以std::vector<std::string> 给出，则无法复制数据。该函数由三个步骤组成：

分配内存
将字符串复制到新位置
从上面构造的内存中创建 numpy-array。

以下是 C++11 的示例实现，其中错误处理留给读者练习：

PyObject* create_np_array(const std::vector<std::string> vals, size_t itemsize){

    //1. step allocate memory
    size_t mem_size = vals.size()*itemsize;
    void * mem = PyDataMem_NEW(mem_size);
    //ToDo: check mem!=nullptr
    //ToDo: make code exception safe

    //2. step initialize memory/copy data:
    size_t cur_index=0;
    for(const auto& val : vals){
        for(size_t i=0;i<itemsize;i++){
            char ch = i<val.size() ?  
                      val[i] : 
                      0; //fill with NUL if string too short
            reinterpret_cast<char*>(mem)[cur_index] = ch;
            cur_index++;
        }
    }

    //3. create numpy array
    npy_intp dim = static_cast<npy_intp>(vals.size());         
    return (PyObject*)PyArray_New(&PyArray_Type, 1, &dim, NPY_STRING, NULL, mem, 4, NPY_ARRAY_OWNDATA, NULL);

最后一件重要的事情：如果它应该由生成的 numpy-array（NPY_ARRAY_OWNDATA - 标志）拥有，则应该使用 PyDataMem_NEW 而不是 malloc 来分配数据。这有两个优点：内存跟踪工作正常，我们不会（错误）使用实现细节。有关传递数据所有权的其他方式，请参阅SO-post。

【讨论】：