Python 如何在BoostNumpy库中使用boost:：numpy:：from_数据

我正在使用boost.numpy并尝试制作ndarray包装器。我试图从Python发送NDARE到C++和C++到Python。当我从Python发送nDRAIL到C++时，问题就发生了。什么是不正确的

+++mod2.cpp+++
1 #include"boost/numpy.hpp"
2 #include<iostream>
3 
4 boost::numpy::ndarray test(boost::numpy::ndarray a){
5   boost::numpy::ndarray b = a;
6  int arr[]={5,4,3,2,1};
7   b =      boost::numpy::from_data(arr,boost::numpy::dtype::get_builtin<int>(),
8       boost::python::make_tuple(5),boost::python::make_tuple(sizeof(int)),boost::python::object());
9    std::cout << "In mymod2.cpp:" <<
10      boost::python::extract < char const * > (boost::python::str(b)) << std::endl ; 
11   return b;
12 }
13 
14 BOOST_PYTHON_MODULE(mymod2){
15   boost::numpy::initialize();
16   boost::python::def("test",test);
17 }               

+++demo.py+++
1 import numpy
2 import mymod2
3 
4 Mat1 = numpy.array([1,2,3,4,5], dtype=numpy.int32)
5 print("In demo.py:",Mat1)                                                                                         
6 Mat2=mymod2.test(Mat1)
7 print("In demo.py:",Mat2)

+++Output+++
In demo.py: [1 2 3 4 5]
In mymod2.cpp:[5 4 3 2 1]
In demo.py: [        0        48 430934944     32509         3]

+++mod2.cpp+++
1#包括“boost/numpy.hpp”
2#包括
3.
4 boost:：numpy:：ndarray测试（boost:：numpy:：ndarray a）{
5 boost:：numpy:：ndarray b=a；
6 int-arr[]={5,4,3,2,1}；
7 b=boost:：numpy:：from_data（arr，boost:：numpy:：dtype:：get_builtin（），
8 boost:：python:：make_tuple（5），boost:：python:：make_tuple（sizeof（int）），boost:：python:：object（）；
9 std：：cout我不明白为什么，但如果您使用：

int *arr;
arr = new int[5];
arr[0] = 5;
arr[1] = 4;
arr[2] = 3;
arr[3] = 2;
arr[4] = 1;

它将把正确的数组返回给python代码，而不是
int arr[]={5,4,3,2,1}
。
我不明白为什么，但是如果您使用：

int *arr;
arr = new int[5];
arr[0] = 5;
arr[1] = 4;
arr[2] = 3;
arr[3] = 2;
arr[4] = 1;

它将把正确的数组返回给python代码，而不是
int-arr[]={5,4,3,2,1}
。
int-arr[]={5,4,3,2,1}在堆栈上。from_数据引用传递给它的数据，它不会复制它，因此您在ndarray中返回堆栈地址。使用new意味着可以避免此问题，因为内存在堆上，但现在数据正在泄漏。当ndarry被释放时，您需要使用owner参数来管理内存的整理。
int arr[]={5,4,3,2,1}在堆栈上。from_数据引用传递给它的数据，它不会复制它，因此您将在ndarray中返回堆栈地址。使用new意味着可以避免此问题，因为内存在堆上，但现在数据正在泄漏。当ndarry被释放时，您需要使用owner参数来管理内存的整理。
您可以在返回数组之前，使用

np::ndarray new_b = b.copy();

在返回数组之前，可以创建对该数组的新引用

np::ndarray new_b = b.copy();