在 C++ 代码中调用 NumPy

要在 C++ 代码中调用 NumPy，可以使用 Boost.Python 库。为了这样做，需要安装 Boost 开发库和 NumPy ，并使用 BOOST_PYTHON_MODULE 宏定义来创建一个 Python 模块。

以下是一个简单的示例，演示如何创建一个名为 add_arrays 的 Python 函数，它接受两个 NumPy 数组作为输入，并返回它们的和：

#include <iostream>
#include <boost/python.hpp>
#include <numpy/arrayobject.h>

PyObject* add_arrays(PyObject* self, PyObject* args)
{
    PyArrayObject *array1=NULL, *array2=NULL;

    // Parse the input arguments
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O!O!", &PyArray_Type, &array1,
                          &PyArray_Type, &array2))
        return NULL;

    // Make sure the arrays have the same shape and type
    if (array1->nd != array2->nd ||
        memcmp(array1->dimensions, array2->dimensions,
               array1->nd * sizeof(npy_intp)) != 0 ||
        array1->descr->type_num != array2->descr->type_num) {
        PyErr_SetString(PyExc_ValueError,
                        "Input arrays must have the same shape and type");
        return NULL;
    }

    // Allocate a new output array
    PyArrayObject* output = (PyArrayObject*) PyArray_FromDimsAndData(
        array1->nd, array1->dimensions, array1->descr->type_num,
        malloc(PyArray_NBYTES(array1)), (char*)malloc(PyArray_NBYTES(array1)));
    
    // Copy the input arrays to the output array
    memcpy(output->data, array1->data, PyArray_NBYTES(array1));
    npy_intp size = PyArray_Size((PyObject*) output);
    char* data = (char*)output->data;
    for (npy_intp i=0; i<size; ++i) {
        data[i] += *(char*)PyArray_GETPTR1(array2, i);
    }

    // Return the output array
    return PyArray_Return(output);
}

BOOST_PYTHON_MODULE(numpy_example)
{
    // Initialize NumPy
    import_array();

    // Expose the add_arrays function to Python
    boost::python::def("add_arrays", add_arrays);
}

要将这段代码编译成可加载的模块，可以使用以下命令：

g++ -Wall -shared -fPIC $(pkg-config --cflags python3 numpy) \
    example.cpp -o numpy_example.so $(pkg-config --libs python3 numpy)

在 Python 中使用这个模块可以像这样：

import numpy as np
import numpy_example

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)
b = np.array([10, 20, 30], dtype=np.uint8)

c = numpy_example.add_arrays(a, b)
print(c)

输出应该是：

array([11, 22, 33], dtype=uint8)