我有一个与SWIG完美搭配的小项目。特别是，我的某些函数返回std::vectors，在Python中将其转换为元组。现在，我做了很多数字运算，因此我只是将它们从C ++代码返回后，将它们转换为numpy数组。为此，我在SWIG中使用了以下内容。

%feature("pythonappend") My::Cool::Namespace::Data() const %{ if isinstance(val, tuple) : val = numpy.array(val) %}

（实际上，有几个名为Data的函数，其中一些返回浮点数，这就是为什么我检查它val实际上是一个元组的原因。）这工作得很漂亮。

但是，我也想使用-builtin现在可用的标志。很少调用这些Data函数，并且大多数都是交互式的，因此它们的缓慢性不是问题，但是使用内置选项可以显着加快其他缓慢循环的速度。

问题是当我使用该标志时，pythonappend功能将被静默忽略。现在，Data再次返回一个元组。有什么办法我仍然可以返回numpy数组吗？我尝试使用类型映射，但结果变得一团糟。

编辑：

Borealid很好地回答了这个问题。仅出于完整性考虑，我包括了一些相关但略微不同的类型映射，因为我是通过const引用返回的，并且我使用了vectors的向量（不要开始！）。这些差异是如此之大，以至于我不希望其他人为找出细微的差异而绊脚石。

%typemap(out) std::vector<int>& {
  npy_intp result_size = $1->size();
  npy_intp dims[1] = { result_size };
  PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
  int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
  for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { dat[i] = (*$1)[i]; }
  $result = PyArray_Return(npy_arr);
}
%typemap(out) std::vector<std::vector<int> >& {
  npy_intp result_size = $1->size();
  npy_intp result_size2 = (result_size>0 ? (*$1)[0].size() : 0);
  npy_intp dims[2] = { result_size, result_size2 };
  PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT);
  int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);
  for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) { for (size_t j = 0; j < result_size2; ++j) { dat[i*result_size2+j] = (*$1)[i][j]; } }
  $result = PyArray_Return(npy_arr);
}

编辑2：

尽管不完全符合我的期望，但也可以使用@MONK的方法（在此说明）解决类似的问题。

我同意您的看法，使用起来typemap有些混乱，但这是完成此任务的正确方法。您也很对，SWIG文档没有直接说与%pythonappend兼容-builtin，但是强烈暗示：%pythonappend 将其添加到Python代理类中，并且与该-builtin标记一起根本不存在Python代理类。

之前，您要做的是让SWIG将C ++std::vector对象转换为Python元组，然后将这些元组传回至numpy-再次进行转换。

您真正想做的是在C级别将它们转换一次。

这是一些代码，它将所有std::vector<int>对象变成NumPy整数数组：

%{
#include "numpy/arrayobject.h"
%}

%init %{
    import_array();
%}

%typemap(out) std::vector<int> {
    npy_intp result_size = $1.size();

    npy_intp dims[1] = { result_size };

    PyArrayObject* npy_arr = (PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT);
    int* dat = (int*) PyArray_DATA(npy_arr);

    for (size_t i = 0; i < result_size; ++i) {
        dat[i] = $1[i];
    }

    $result = PyArray_Return(npy_arr);
}

这使用C级numpy函数构造并返回一个数组。按顺序：

• 确保NumPy的arrayobject.h文件包含在C ++输出文件中
• import_array加载Python模块时被调用的原因（否则，所有NumPy方法都将发生segfault）
• 将任何返回值映射std::vector<int>到NumPy数组中，并带有typemap

这段代码应该放在之前您%import包含返回功能的标题std::vector<int>。除了该限制之外，它完全是独立的，因此不应在代码库中添加过多的主观“混乱”。

如果你需要其他的载体类型，你可以改变NPY_INT，所有的int*和int位，否则重复上面的功能。