std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, (const npy_intp *)2, NPY_FLOAT32, tt.data()); 出现段错误

这个错误可能是因为您正在访问无效的内存地址。具体来说，您正在尝试将 `std::vector` 中的数据传递给 `PyArray_SimpleNewFromData` 函数，但是一些内存访问错误可能导致程序崩溃。

为了解决这个问题，您可以尝试使用 `PyArray_FROM_OTF` 函数来创建一个 NumPy 数组对象，该对象可以从 `std::vector` 中创建。这个函数会自动处理内存分配和复制数据的问题，因此可以避免出现内存访问错误。下面是一个修改后的代码示例：

std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F};
PyArrayObject *array = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(PyArray_FROM_OTF(&tt[0], NPY_FLOAT32, NPY_ARRAY_IN_ARRAY));
if (array == nullptr) {
    // 处理错误
}

在这个示例中，您将 `&tt[0]` 传递给 `PyArray_FROM_OTF`，它将返回一个 `PyArrayObject` 类型的数组对象。`NPY_FLOAT32` 参数指定数组中的数据类型，`NPY_ARRAY_IN_ARRAY` 参数指定输入数组的存储方式。请注意，您需要将返回的对象转换为 `PyArrayObject*` 类型指针，以便在后面的代码中使用。

如果这个修改后的代码仍然出现段错误，请检查其他可能导致崩溃的代码行。

相关问题

std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F}; // std::cout<< *((float *)tt.data() + 1 )<<std::endl; // std::cout << "UBYTE TYPE :" << NPY_FLOAT32 << std::endl; PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, (const npy_intp *)2, NPY_FLOAT32, tt.data());

在这段代码中，您正在使用 `PyArray_SimpleNewFromData` 函数创建一个 NumPy 数组对象，该数组包含一个 `std::vector<float>` 中的数据。具体来说，您将 `tt.data()` 传递给 `PyArray_SimpleNewFromData`，这将返回一个 `PyObject*` 类型的数组对象。

请注意，第一个参数需要指定为数组的维度，这里您设置为 1。另一个问题是，您将数组的大小传递给了 `2`，而不是指向数组大小的指针。您应该将大小设置为 `tt.size()`，并将其传递给 `PyArray_SimpleNewFromData`。

下面是修改后的代码：

std::vector<float> tt = {0.4F, 0.2F};
std::cout<< *((float *)tt.data() + 1)<<std::endl;
std::cout << "UBYTE TYPE :" << NPY_FLOAT32 << std::endl;
npy_intp size = tt.size();
PyObject * array = PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, NPY_FLOAT32, tt.data());

现在，您已经成功地创建了一个包含 `tt` 数据的 NumPy 数组对象。

PyArray_SimpleNewFromData 应该怎么使用

`PyArray_SimpleNewFromData` 函数可以用于创建一个新的 NumPy 数组对象，该对象包含指向已有内存块的指针。这个函数需要传递以下参数：

- nd：数组的维度数。
- dims：一个指向包含数组维度的数组的指针。
- typenum：数组元素的数据类型。
- data：指向数组数据的指针。

以下是一个示例代码，展示了如何使用 `PyArray_SimpleNewFromData` 函数：

#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <vector>

int main() {
    // 初始化 Python 解释器和 NumPy
    Py_Initialize();
    import_array();

    // 创建包含数据的 std::vector 对象
    std::vector<float> data = {1.0f, 2.0f, 3.0f};

    // 创建一个包含 std::vector 数据的 NumPy 数组对象
    npy_intp dims[] = {data.size()};
    PyObject* array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_FLOAT, data.data());

    // 在此处使用数组对象

    // 释放数组对象和 Python 解释器
    Py_XDECREF(array);
    Py_Finalize();
    return 0;
}

在这个示例中，您首先需要初始化 Python 解释器和 NumPy。然后，您创建一个 `std::vector<float>` 对象 `data`，其中包含三个浮点数。接下来，您使用 `PyArray_SimpleNewFromData` 函数来创建一个包含 `data` 数据的 NumPy 数组对象。在这个示例中，数组的维度是 1，大小是 `data.size()`。数据类型为 `NPY_FLOAT`，并且您将 `data.data()` 传递给函数来指向数据的指针。最后，您在此处使用数组对象，并在程序结束前释放数组对象和 Python 解释器。