Cómo decodificar (desde base64) un np-array de python y recargarlo en c++ como un vector de floats? Para decodificar un np-array desde base64 en python y luego recargarlo en c++ como un vector de floats, debes seguir los siguientes pasos: 1. En python, importa los módulos necesarios: “`python import numpy as np import base64 “` 2. Codifica el np-array en base64: “`python np_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) # Ejemplo de un np-array en python encoded_data = base64.b64encode(np_array.astype(np.float32).tobytes()) “` 3. Transfiere el resultado a c++ y decodifica desde base64: Para decodificar en c++, necesitarás una biblioteca de base64. Puedes utilizar una biblioteca como ‘Boost’ o implementar tus propias funciones. Aquí hay un ejemplo utilizando la biblioteca ‘Boost’: “`cpp #include #include #include #include int main() { std::string encoded_data = “aW5jbHVkaW5nIHRvIGEgYmFzZTY0IGVuY29kaW5n”; // Resultado codificado en base64 // Decodifica desde base64 a una cadena de bytes std::string decoded_string = boost::algorithm::b64decode(encoded_data); // Convierte la cadena de bytes en un vector de floats const float* float_ptr = reinterpret_cast(decoded_string.c_str()); std::vector float_vector(float_ptr, float_ptr + (decoded_string.length() / sizeof(float))); // Imprime los elementos del vector for (const auto& element : float_vector) { std::cout << element << " "; } return 0; } ``` Asegúrate de incluir y vincular correctamente la biblioteca 'Boost' en tu proyecto. Este es solo un ejemplo básico y podrías necesitar hacer ajustes adicionales según tu entorno y requerimientos específicos.

En mi proyecto trabajo con vectores de palabras como matrices de numpy con una dimensión de 300. Quiero almacenar las matrices procesadas en una base de datos de mongo, codificadas en base64, porque esto ahorra mucho espacio de almacenamiento.

Código en Python

import base64
import numpy as np

vector = np.zeros(300, dtype=np.float32) # representa algún vector de palabras
vector = base64.b64encode(vector) # codificación en base64
# Guardando el vector en MongoDB...

En MongoDB se guarda como binario como se muestra en este enlace. En C++, me gustaría cargar estos datos binarios como un std::vector. Por lo tanto, primero tengo que decodificar los datos y luego cargarlos correctamente. Pude obtener los datos binarios en el programa de c++ con mongocxx y los tengo como un uint8_t* con un tamaño de 1600, pero ahora no sé qué hacer y estaría feliz si alguien pudiera ayudarme. Gracias (:

Código en C++

const bsoncxx::document::element elem_vectors = doc["vectors"];
const bsoncxx::types::b_binary vectors = elemVectors.get_binary();

const uint32_t b_size = vectors.size; // == 1600
const uint8_t* first = vectors.bytes;

// ¿Cómo analizar esto como un std::vector<float> con un tamaño de 300?

Solución

Añadí estas líneas a mi código de C++ y pude cargar un vector con 300 elementos y todos los valores correctos.

c++
const std::string encoded(reinterpret_cast<const char*="">(first), b_size);
std::string decoded = decodeBase64(encoded);
std::vector<float> vec(300);
for (size_t i = 0; i < decoded.size() / sizeof(float); ++i) {
vec[i] = *(reinterpret_cast<const float*="">(decoded.c_str() + i * sizeof(float)));
}

Mencionar: Gracias a la información de @Holt, no es sabio codificar una matriz de Numpy en base64 y luego almacenarla como binario. Es mucho mejor llamar “.tobytes()” en la matriz de numpy y luego almacenar eso en MongoDB, porque reduce el tamaño del documento de 1.7kb (base64) a 1.2kb (tobytes()) y luego ahorra tiempo de computación porque ¡no es necesario calcular la codificación (¡y decodificación!)!