#include<pybind11/pybind11.h>#include<iostream>#include<pybind11/eigen.h>usingnamespacestd;namespacepy=pybind11;typedefEigen::Matrix<float,3,3>Mat3;typedefEigen::Matrix<float,3,1>Vec3;Mat3crossMatrix(Vec3v);PYBIND11_MODULE(pybind11_eigen,m){m.def("cross_matrix",&crossMatrix);} 与源文件...
为了方便我们甚至可以使用Eigen当作我们兼容numpy的接口: cpp 1 #include <pybind11/pybind11.h> 2 #include <pybind11/eigen.h> 3 4 #include <Eigen/LU> 5 6 // N.B. this would equally work with Eigen-types that are not predefined. For example replacing 7 // all occurrences of "Eigen::Mat...
pip install pybind11 安装numpy==1.19.3(使用1.19.4可能会有问题): pip install numpy==1.19.3 第三步:使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有bug #include <Eigen/Dense>usingnamespacestdusingnamespaceEigen MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) {returnA_mat +B_mat; } 第四步:...
使用Pybind11将Eigen::Tensor暴露到Python 、、、 我正在尝试使用pybind11向python公开一个特征张量。我可以毫无问题地编译所有内容,并且可以成功地将其导入到python中。但是,数据不能转换为python类型。我尝试了两种方法。一种是直接公开数据,第二种是使用映射。这两种方法在python环境中都失败了。/numpy.h>#include ...
例如,虽然 ctypes 不支持复数等基本内容,但 PyBind11 使 Numpy 能够与 Eigen 完全互操作,并且需要最少的代码。 不过,我也发现了 PyBind11 的一个小问题。 事实证明,重新编译 C++ 代码并尝试重新加载 PyBind 生成的 Python 模块后,什么也没发生。 重新加载已编译模块的唯一方法是重新启动我的 Python 会话。 无...
使用ctypes 的问题是共享许多数据类型需要大量的低级解决方法。 例如,虽然 ctypes 不支持复数等基本内容,但 PyBind11 使 Numpy 能够与 Eigen 完全互操作,并且需要最少的代码。 不过,我也发现了 PyBind11 的一个小问题。 事实证明,重新编译 C++ 代码并尝试重新加载 PyBind 生成的 Python 模块后,什么也没发生。 重...
安装numpy==1.19.3(使用1.19.4可能会有问题) : 1 pip install numpy==1.19.3 第三步:使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有bug 1 2 3 4 5 6 7 #include <Eigen/Dense> using namespace std using namespace Eigen MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) ...
m.def("add_arrays", &add_arrays, "Add two NumPy arrays");} array_t⾥的buf就是⼀个兼容的接⼝.buf中可以得到指针和对应数字的维度信息.为了⽅便我们甚⾄可以使⽤Eigen当作我们兼容numpy的接⼝:#include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/eigen.h> #include <Eigen/LU> // N....
对于Pybind11和Ctype方式都可以使用Python访问C++代码,但区别在于使用 PyBind11,我们可以更轻松地共享许多数据类型,而使用 ctypes 是一种低级的 C 样式解决方案,共享许多数据类型需要相当多的低级解决方法。例如,虽然ctypes不支持复数等基本的东西,但PyBind11使Numpy与Eigen完全互操作,需要最少的代码。
(self: numpy.ndarray[float64[3, 1]]) -> int Invoked with: <Minimal.Vec3 object at 0x7f4561fd35a8> 我还试过什么 我怀疑pybind11可能没有意识到Vec3继承自Eigen::Vector3d,所以我明确指出了这一点。 javascript AI代码解释 PYBIND11_MODULE(Minimal, m) { py::class_<Eigen::Vector3d>(m, "Vec...