Python npz文件作为pybind11中的输入

我正在尝试用pybind11包装一个npz文件。我在Python中有以下参数，其中函数路径查找是在C++中：

import testpy_path
sourcefile1 = np.load('data1.npy')
sourcefile2 = np.load('data2.npz') 
testpy_path.pathlookup(sourcefile1, sourcefile2) //error at sourcefile2 

在C++中使用PybDun11，我尝试生成NUMPY输入源SURCEFIL1和SURCEFILE2这样的：

void pathlookup(py::array_t<double, py::array::c_style | py::array::forecast> sourcefile1, py::array_t<double, py::array::c_style | py::array::forecast> sourcefile2){
    std::vector<double> sources1(sourcefile1.size()); 
    std::memcpy(sources1.data(), sourcefile1.data(), sourcefile1.size() * sizeof(double)); 
}

void路径查找（py:：array\u t sourcefile1，py:：array\u t sourcefile2）{
std:：vector sources1（sourcefile1.size（））；
std:：memcpy（sources1.data（），sourcefile1.data（），sourcefile1.size（）*sizeof（double））；
}

它适用于sourcefile1.npy文件，但不适用于numpy.npz文件。我的问题是，函数路径查找C++需要使用NPZ文件的参数，我如何将NPZ文件存储到向量？< /P>

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谢谢

我对

numpy

不是很有经验，但我在手册中找到了以下内容：

当您将

load（）

与

npz

文件一起使用时，将创建

numpy.lib.npyio.NpzFile

实例，该实例不是

array

实例。以下是手册中关于

NpzFile

的重要部分：

一个类似字典的对象，在构建时提供的压缩归档中延迟加载文件

NpzFile用于加载NumPy.npz数据归档格式的文件。它假定存档中的文件具有.npy扩展名，而忽略其他文件

数组和文件字符串在使用obj['key']的getitem访问或使用obj.f.key的属性查找时被延迟加载。使用obj.files和使用obj.zip的ZipFile对象本身可以获得所有文件（不带.npy扩展名）的列表

这意味着您可以通过以下方式访问阵列：

np.savez("out.npz", x=data)
x = np.load("out.npz")['x']

然后可以将

x

传递给函数

编辑：

如果希望通过

pybind

直接加载numpy数组，可以执行以下操作：

auto np = py::module::import("numpy");
py::dict d = np.attr("load")("out.npz");
for(auto k : d)
{
    std::cout << k.first.cast<std::string>() << std::endl;
    std::cout << k.second.cast<py::array>().size() << std::endl;
}

auto-np=py:：module:：import（“numpy”）；
py:：dict d=np.attr（“load”）（“out.npz”）；
用于（自动k:d）
{
std:：cout我对
numpy
不是很有经验，但这是我在手册中发现的：

当您将
load（）
与
npz
文件一起使用时，将创建
numpy.lib.npyio.NpzFile
实例，这不是一个
array
实例。下面是手册中关于
NpzFile
的重要部分：

一个类似字典的对象，在构建时提供的压缩归档中延迟加载文件

NpzFile用于加载NumPy.npz数据存档格式的文件。它假定存档中的文件具有.npy扩展名，而忽略其他文件

数组和文件字符串在使用obj['key']的getitem访问或使用obj.f.key的属性查找中延迟加载。使用obj.files和使用obj.zip的ZipFile对象本身可以获得所有文件（不带.npy扩展名）的列表

这意味着您可以通过以下方式访问阵列：

np.savez("out.npz", x=data)
x = np.load("out.npz")['x']

然后可以将
x
传递给函数


编辑：

如果希望通过
pybind
直接加载numpy数组，可以执行以下操作：

auto np = py::module::import("numpy");
py::dict d = np.attr("load")("out.npz");
for(auto k : d)
{
    std::cout << k.first.cast<std::string>() << std::endl;
    std::cout << k.second.cast<py::array>().size() << std::endl;
}

auto-np=py:：module:：import（“numpy”）；
py:：dict d=np.attr（“load”）（“out.npz”）；
用于（自动k:d）
{
STD:：是的，我知道，我的问题是如何使用PybDun11？将Mimi的NPY文件导入C++中？@我编辑了答案，你可以把它作为<代码> PY:DITC< /C>。我知道，我的问题是我如何用PybDun11把NPY文件导入C++中？@ Mimi i编辑了答案，你可以把它作为<代码> PY:DICT< /C>。