编织内联类型转换（python）

Question

2013 年最美好的祝愿！

我使用 SciPy 的内联编织和我的一些 C++ 代码来转置巨大的矩阵（大约 200.000 x 15）。它就像一个魅力，但我有一个关于类型转换的问题：

我的输入矩阵是从文件中读取的，以逗号分隔等，因此所有条目都是字符串而不是浮点数（'0.551' 而不是 0.551）。这不会影响转置函数的工作方式，但后来我必须将某些行转换为 numpy 浮点数组，所以我想知道这是否可以在 C++ 代码中完成。让我用一些代码解释一下：

def transpose(lines, N, x):
    code =  """
            py::list matrix;
            for(int i = 0; i < x; i++) {
                py::list line;
                if(i == 1) { continue; }
                for(int j = 0; j < N; j++) {
                    line.append(lines[j][i]);
                }
                matrix.append(line);
            }
            return_val = matrix;
            """
    return weave.inline(code, ['lines', 'N', 'x'])

matrix = [['0.5','0.1'],['0.2','0.2']]
matrixT = transpose(matrix, len(matrix), len(matrix[0]))
final_result = np.array(matrixT[0], dtype=float)

在示例中，我的小矩阵将被转置，我的示例结果将转置矩阵的第一行转换为 dtype 浮点数的 numpy 数组。这可以用 C++ 代码来完成吗？我尝试过使用double x = (double) lines[j][i] 之类的东西，但它不适用于附加到 py::list 对象。

Answer 1

以下内容可以完成您所追求的全部工作：

def transpose(lines):
    code =  """
            for(int i = 0; i < x; i++) {
                for(int j = 0; j < N; j++) {
                    out[j + i * N] = atof(lines[j][i]);
                    // OUT2(i, j) = atof(lines[j][i]);
                }
            }
            """
    N = len(lines)
    x = len(lines[0])
    out = np.empty((x, N), dtype=np.float64)
    weave.inline(code, ['lines', 'N', 'x', 'out'])
    return out

>>> matrix = [['0.5', '0.1', '0.7'],['0.2','0.2', '0.4']]
>>> matrix
[['0.5', '0.1', '0.7'], ['0.2', '0.2', '0.4']]
>>> transpose(matrix)
array([[ 0.5,  0.2],
       [ 0.1,  0.2],
       [ 0.7,  0.4]])

除了在 6 年没有编写任何 C 代码之后不断忘记 ; 之外，我很难弄清楚 out 在 C++ 代码中变成了什么，最后它是指向数据本身，而不是PyArrayObject 的documentation 状态。 weave 定义了两个可供使用的变量out_array 和py_out，它们的类型分别为PyArrayObject* 和PyObject*。

我已将分配的替代版本注释掉：weave 自动定义宏 <VAR>1、<VAR>2、<VAR>3 和 <VAR>4 以访问相应维数的数组项。