我有几个python模块(组织成包)，它们相互依赖。例如模块1模块2:导入模块1模块3模块4:导入模块3、模块2、模块1假设开发应用程序的相关接口(interface)在Module4中，我想使用cython生成一个Module4.so。如果我以天真的方式继续，我会得到一个扩展Module4.so，我可以导入它但是扩展依赖于Module1、Module2、Module3的python源代码。有没有一种编译方式，使得Module1、Module2、Module3也被编译并链接到Module4？我想避免手动执行所有操作，例如先编译Module1.so然后修改Module2中的import声
我有几个python模块(组织成包)，它们相互依赖。例如模块1模块2:导入模块1模块3模块4:导入模块3、模块2、模块1假设开发应用程序的相关接口(interface)在Module4中，我想使用cython生成一个Module4.so。如果我以天真的方式继续，我会得到一个扩展Module4.so，我可以导入它但是扩展依赖于Module1、Module2、Module3的python源代码。有没有一种编译方式，使得Module1、Module2、Module3也被编译并链接到Module4？我想避免手动执行所有操作，例如先编译Module1.so然后修改Module2中的import声
我想知道如何使用Cython将普通python列表转换为C列表，处理它并返回一个python列表。喜欢:Python脚本:importmymodulea=[1,2,3,4,5,6]len=len(a)print(mymodule.process(a,len))Cython脚本(mymodule.pyd):cpdefprocess(a,intlen):cdeffloatyforiinrange(len):y=a[i]a[i]=y*2returna我阅读了有关MemoryView和许多其他内容的信息，但我并没有真正理解发生了什么，并且很多示例都使用了Numpy(我不想使用它来避免我的脚本的
我想知道如何使用Cython将普通python列表转换为C列表，处理它并返回一个python列表。喜欢:Python脚本:importmymodulea=[1,2,3,4,5,6]len=len(a)print(mymodule.process(a,len))Cython脚本(mymodule.pyd):cpdefprocess(a,intlen):cdeffloatyforiinrange(len):y=a[i]a[i]=y*2returna我阅读了有关MemoryView和许多其他内容的信息，但我并没有真正理解发生了什么，并且很多示例都使用了Numpy(我不想使用它来避免我的脚本的
假设我有一个具有以下结构的简单包:cython_functions/__init__.pyfib.pyx其中fib.pyx包含:deffib(intn):fiblist=[0,1]a,b=fiblistwhileb和__init__.py包含:importpyximportpyximport.install()fromcython_functions.fibimportfib如果我对fib.pyx进行任何更改，每当我尝试导入包时都会收到一大堆编译器警告:/Users/andfranklin/.pyxbld/temp.macosx-10.6-intel-3.5/pyrex/cython_
假设我有一个具有以下结构的简单包:cython_functions/__init__.pyfib.pyx其中fib.pyx包含:deffib(intn):fiblist=[0,1]a,b=fiblistwhileb和__init__.py包含:importpyximportpyximport.install()fromcython_functions.fibimportfib如果我对fib.pyx进行任何更改，每当我尝试导入包时都会收到一大堆编译器警告:/Users/andfranklin/.pyxbld/temp.macosx-10.6-intel-3.5/pyrex/cython_
Python3.5版本现在提供类型提示。在规范(PEP484)中，目标(和非目标)被清楚地暴露出来:RationaleandGoalsThisPEPaimstoprovideastandardsyntaxfortypeannotations,openingupPythoncodetoeasierstaticanalysisandrefactoring,potentialruntimetypechecking,and(perhaps,insomecontexts)codegenerationutilizingtypeinformation.[...]Ofthesegoals,static
Python3.5版本现在提供类型提示。在规范(PEP484)中，目标(和非目标)被清楚地暴露出来:RationaleandGoalsThisPEPaimstoprovideastandardsyntaxfortypeannotations,openingupPythoncodetoeasierstaticanalysisandrefactoring,potentialruntimetypechecking,and(perhaps,insomecontexts)codegenerationutilizingtypeinformation.[...]Ofthesegoals,static
如何在cython中将类型化的内存View转换为NumPy数组？文档有cimportnumpyasnpimportnumpyasnpnumpy_array=np.asarray(my_pointer)这是我的案子np.asarray(my_memview)使用这个编译器告诉我:Canonlycreatecython.arrayfrompointerorarray复制与否没有那么决定性。我在这方面找不到任何帮助。 最佳答案 您应该能够直接在memoryview本身上使用np.asarray，例如:np.asarray(my_memvi
如何在cython中将类型化的内存View转换为NumPy数组？文档有cimportnumpyasnpimportnumpyasnpnumpy_array=np.asarray(my_pointer)这是我的案子np.asarray(my_memview)使用这个编译器告诉我:Canonlycreatecython.arrayfrompointerorarray复制与否没有那么决定性。我在这方面找不到任何帮助。 最佳答案 您应该能够直接在memoryview本身上使用np.asarray，例如:np.asarray(my_memvi
