xtensor将numpy数组传递给参数类型为xt::xtensor的函数

Question

我正在使用xtensor，这样我就可以在Python中使用它了。然而，xtensor的一个吸引人之处在于，它也很容易为R进行绑定，所以只需编写一次算法，然后为python编写绑定，为R编写绑定，就完成了。

我已经开始使用python，并且当我将参数类型设置为xt::pyarray时，我已经让我的代码正常运行。

void func(const xt::pyarray<float> x) { ... }
...
m.def("func", &func);

但是，我怀疑如果我尝试进行R绑定，xt::pyarray将不再合适。另外，xt::pyarray可能是xt::xarray类型。我记得在某处读到过xt::xtensor可以更好地优化，因为维度的数量是预先知道的。所以xt::xtensor是可行的方法。

void func(const xt::xtensor<float, 2> x) { ... }
...
m.def("func", &func);

所以我做了这个改变，而且很棒--它仍然有效。但现在，我不知道如何在numpy中调用它。如果我像以前那样使用np.ndarrays调用它，这将不再起作用，并通知我类型不匹配。我也尝试过用np.asmatrix(x, dtype=np.float32)转换np.ndarrays，但同样不起作用。

我应该如何从numpy调用此函数才能使其工作？

Answer 1

xtensor的xtensor-python等价物是pytensor，就像pyarray是xarray的xtensor-pyrhon等价物一样。请注意，xtensor和pytensor是不同的类型，即使它们接受相同类型的模板参数。可以为pytensor分配一个numpy数组，而不能为xtensor分配一个numpy数组( xarray和pyarray相同)。

另外，关于调用代码形式R的能力，你是对的，pyarray和pytensor不是合适的类型。解决这个问题的一种方法是将你的实现放在泛型函数中，接受任何类型的表达式，然后为每种语言制作接口，接受适当的类型并转发给实现。

您可以在xtensor documentation或this blogpost中找到有关将C++代码绑定到其他语言的更多详细信息