这是thisquestion的后续事件.(为什么/何时)最好使用Py_ssize_t进行索引？在docs我刚刚发现#Puristscoulduse"Py_ssize_t"whichistheproperPythontypefor#arrayindices.->这是否意味着在索引NumPy/Cython时总是-数组/View应该使用Py_ssize_t？->是Py_ssize_te.G。一个unsignedint以便我不能使用@cython.boundscheck(False) 最佳答案 Py_ssize_t已签名。见PEP353，其
这是thisquestion的后续事件.(为什么/何时)最好使用Py_ssize_t进行索引？在docs我刚刚发现#Puristscoulduse"Py_ssize_t"whichistheproperPythontypefor#arrayindices.->这是否意味着在索引NumPy/Cython时总是-数组/View应该使用Py_ssize_t？->是Py_ssize_te.G。一个unsignedint以便我不能使用@cython.boundscheck(False) 最佳答案 Py_ssize_t已签名。见PEP353，其
我正在尝试使用Cython将用C编写的第三方库与我的python应用程序集成。我已经为测试编写了所有python代码。我无法找到设置此示例的示例。我有一个手动创建的pyd/pyx文件。第三方给了我一个头文件(*.h)和一个共享库(*.so)。据我所知，没有其他依赖项。有人可以提供一个如何使用Cython和disutils进行设置的示例吗？谢谢 最佳答案 当然!(以下，我假设你已经知道如何处理cimport以及.pxd和.pyx之间的交互。如果情况不完全如此，请询问，我也会开发该部分)示例(从我的C++项目中获取，但C项目的工作方式几
我正在尝试使用Cython将用C编写的第三方库与我的python应用程序集成。我已经为测试编写了所有python代码。我无法找到设置此示例的示例。我有一个手动创建的pyd/pyx文件。第三方给了我一个头文件(*.h)和一个共享库(*.so)。据我所知，没有其他依赖项。有人可以提供一个如何使用Cython和disutils进行设置的示例吗？谢谢 最佳答案 当然!(以下，我假设你已经知道如何处理cimport以及.pxd和.pyx之间的交互。如果情况不完全如此，请询问，我也会开发该部分)示例(从我的C++项目中获取，但C项目的工作方式几
我正在将Cython内存View转换为numpy数组(以便能够在纯Python代码中使用它):fromlibc.stdlibcimportrealloccimportnumpyasnpDTYPE=np.float64ctypedefnp.float64_tDTYPE_tcpdefnp.ndarray[DTYPE_t]compute(DTYPE_t[:,::1]data):cdefunsignedintNchannels=data.shape[0]cdefunsignedintNdata=data.shape[1]cdefDTYPE_t*output=NULLcdefDTYPE_t[::
我正在将Cython内存View转换为numpy数组(以便能够在纯Python代码中使用它):fromlibc.stdlibcimportrealloccimportnumpyasnpDTYPE=np.float64ctypedefnp.float64_tDTYPE_tcpdefnp.ndarray[DTYPE_t]compute(DTYPE_t[:,::1]data):cdefunsignedintNchannels=data.shape[0]cdefunsignedintNdata=data.shape[1]cdefDTYPE_t*output=NULLcdefDTYPE_t[::
我有一个分析代码，它使用numpy执行一些繁重的数值运算。只是为了好奇，尝试用cython编译它，只做很少的改动，然后我用循环重写了它的numpy部分。令我惊讶的是，基于循环的代码要快得多(8x)。我无法发布完整的代码，但我整理了一个非常简单的不相关计算，显示出类似的行为(尽管时间差异不是那么大):版本1(无cython)importnumpyasnpdef_process(array):rows=array.shape[0]cols=array.shape[1]out=np.zeros((rows,cols))forrowinrange(0,rows):out[row,:]=np.s
我有一个分析代码，它使用numpy执行一些繁重的数值运算。只是为了好奇，尝试用cython编译它，只做很少的改动，然后我用循环重写了它的numpy部分。令我惊讶的是，基于循环的代码要快得多(8x)。我无法发布完整的代码，但我整理了一个非常简单的不相关计算，显示出类似的行为(尽管时间差异不是那么大):版本1(无cython)importnumpyasnpdef_process(array):rows=array.shape[0]cols=array.shape[1]out=np.zeros((rows,cols))forrowinrange(0,rows):out[row,:]=np.s
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我刚刚遇到Cython，当时我正在寻找优化Python代码的方法。我阅读了有关StackOverflow、pythonwiki的各种帖子，并阅读了文章“优化的一般规则”。Cython是我最感兴趣的东西；您可以选择在自己的python代码中包含其他数据类型，而不是自己编写C代码。这是我尝试过的一个愚蠢的测试，#!/usr/bin/python#test.pyxdeftest(value):f
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我刚刚遇到Cython，当时我正在寻找优化Python代码的方法。我阅读了有关StackOverflow、pythonwiki的各种帖子，并阅读了文章“优化的一般规则”。Cython是我最感兴趣的东西；您可以选择在自己的python代码中包含其他数据类型，而不是自己编写C代码。这是我尝试过的一个愚蠢的测试，#!/usr/bin/python#test.pyxdeftest(value):f
