C++ 使用pybind11，如何设置数组对象的底层内存的所有权？

我尝试用pybDun11在C++应用程序中进行Python嵌入。 我正在使用以下函数创建一个

数组\u t

：

template<class T>
py::array_t<T> create_matrix(size_t width, size_t height, T* data_ptr = nullptr)
{

    auto b = py::buffer_info(
        data_ptr,
        sizeof(T), //itemsize
        py::format_descriptor<T>::format(),
        2, // ndim
        std::vector<size_t> { width, height }, // shape
        std::vector<size_t> {height * sizeof(T), sizeof(T)} // strides
    );

    return py::array_t<T>(b);
}

{
    // arr_f2 will get numpy to allocate 4 floats
    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2);
    ...
}
// and Python will deallocate them when it gets decrefd

模板
py：：数组创建矩阵（大小、宽度、大小、高度、t*data\u ptr=nullptr）
{
自动b=py:：缓冲区信息(
数据存储，
sizeof（T），//itemsize
py:：format_描述符：：format（），
2，//ndim
向量{宽度，高度}，//形状
向量{height*sizeof（T），sizeof（T）}//步幅
);
返回py：：数组_t（b）；
}

如果我像这样使用此函数：

float* raw_array_data = new float[4];

{
    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2, raw_array_data);
    ...
}

// Use raw_data_array here.

float*原始数组数据=新浮点[4]；
{
py:：array\u t arr\u f2=创建矩阵（2，2，原始数组数据）；
...
}
//在此处使用原始数据数组。

raw_array_data

在

arr_f2

的范围之外仍然可用。如果以这种方式构造，

array\u t

似乎充当“视图”

---

但是，在某些情况下，我可能希望

数组_t

拥有提供给

创建矩阵

的内存。我怎样才能告诉数组它拥有内存呢？

如果你不传递数据指针，numpy会为你分配内存。如果您无法控制分配，则必须自己销毁它（因为numpy不知道数据是如何分配的，而且似乎没有传递deallocator函数的方法）：

{
//arr_f2将获得numpy以分配4个浮动
py:：array_t arr_f2=创建矩阵（2,2）；
...
}
//Python将在其减额时释放它们

float*原始数组数据=新浮点[4]；
{
std:：unique_ptr raw_array_data_析构函数（raw_array_data）；
py:：array\u t arr\u f2=创建矩阵（2，2，原始数组数据）；
}
//和std:：unique\u ptr:：~unique\u ptr将删除[]数据

如果您只是不传递数据指针，numpy将为您分配内存。如果您无法控制分配，则必须自己销毁它（因为numpy不知道数据是如何分配的，而且似乎没有传递deallocator函数的方法）：

{
//arr_f2将获得numpy以分配4个浮动
py:：array_t arr_f2=创建矩阵（2,2）；
...
}
//Python将在其减额时释放它们

float*原始数组数据=新浮点[4]；
{
std:：unique_ptr raw_array_data_析构函数（raw_array_data）；
py:：array\u t arr\u f2=创建矩阵（2，2，原始数组数据）；
}
//和std:：unique\u ptr:：~unique\u ptr将删除[]数据

谢谢。似乎使用

独特的\u ptr

会导致其他问题，尽管它在这种特殊情况下可以正常工作。谢谢。使用

unique\u ptr

似乎会导致其他问题，尽管它在这种特殊情况下可以正常工作。

float* raw_array_data = new float[4];

{
    std::unique_ptr<float[]> raw_array_data_destructor(raw_array_data);

    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2, raw_array_data);
}
// And std::unique_ptr<float[]>::~unique_ptr will delete[] the data