我有一个 C++ 库，当前有一些方法返回一个std::vector定义为
public:
const std::vector<uint32_t>& getValues() const;
我目前正在努力使用 SWIG 包装整个 Python 库，到目前为止效果很好。
SWIG 包装了这个getValues()函数很好，它返回一个 Python 元组。问题出在我的 Python 端代码中，我想将其转换为 NumPy 数组。当然我可以通过以下方式做到这一点：
my_array = np.array(my_object.getValues(), dtype='uint32')
但这会导致原始向量中的所有条目首先被 SWIG 复制到 Python 元组中，然后再被我复制到 numpy 数组中。由于这个向量可能非常大，我宁愿避免制作这两个副本，并且希望找到一种方法让 SWIG 在内存中围绕原始向量数据创建 numpy.array 包装器。
我已经阅读了文档numpy.i http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/swig.interface-file.html但这明确提到不支持输出数组，因为它们似乎是在 C 样式数组而不是 C++ 向量的假设下工作的。
numpy.array 的底层数据结构只是一个 C 风格的数组，就像 C++ std::vector 一样，所以我希望访问内存中的相同数据是可行的。
有什么方法可以让 SWIG 返回一个不复制原始数据的 numpy.array 吗？
显然，将 C++ 向量“转换”为 (C) 数组很简单，请参阅此问题的答案：如何在C++中将向量转换为数组 https://stackoverflow.com/questions/2923272/how-to-convert-vector-to-array-c
接下来，您可以创建一个 numpy 数组，它将使用该 C 数组而不进行复制，请参阅在这里讨论 https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/cython-users/Ubh2nG0_R9g，或谷歌搜索PyArray_SimpleNewFromData.
我不希望 SWIG 自动为您完成所有这些工作，相反您应该为您的函数编写一个包装器getValues你自己，比如getValuesAsNumPyArray.
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