如何在cython中声明一组数组？更准确地说，我想构造(声明然后初始化)一个mxn矩阵，将其称为A，其中每个条目[i,j]都是一维double组(长度min(i,j)，用零填充)cdefnp.ndarray[np.double_t,ndim=1]A[i,j]A[i,j]=np.zeros((min(i,j)),dtype=np.double)对于(m,n)=(4,3)，printA应该返回如下内容:[[[],[],[]],[[],[0.],[0.]],[[],[0.],[0.,0.]],[[],[0.],[0.,0.]]]如何声明和初始化A？ 最佳答案

我想使用Cython编译一个Python模块，该模块与一个字典一起工作，其中所有键的类型都是整数(或者无论其他什么静态和已知类型)，所有值都是unicode类型(或其他静态和已知)。现在，为了加快速度，我可以声明cdefdictDict还有cdefintkcdefunicodev但是，我可以对整个“dictint->unicode”结构进行静态声明吗？谢谢， 最佳答案 我认为简短的回答是否定的。Cython仍在使用内置的Python字典。如果您将对象声明为dict，它可以利用一些优化，但最终dict必须能够存储不同类型的对象，因此您

跟进问题howtopassnumpyarraytoCythonfunctioncorrectly?:当将Cython中的numpy.ndarrays传递给只处理连续数组的C函数时，做之间有区别吗:np.ndarray[double,ndim=1,mode="c"]arr=np.ascontiguousarray(np.array([1,2,3],dtype=float))和np.ndarray[double,ndim=1,mode="c"]arr=np.asarray(np.array([1,2,3],dtype=float),order="c")两者都需要吗？np.ascontigu

我有一个Cython名为foo.pyx的文件包含以下函数:defadd_one(intn):cdefintm=n+1returnmcdefintc_add_one(intn):returnn+1我使用cython-afoo.pyx构建了这个pyx文件，然后可以执行以下操作:>>>importfoo>>>foo.add_one(5)6>>>foo.c_add_one(5)AttributeError:'module'objecthasnoattribute'c_add_one'看来我无法从python调用c_add_one。使用cdef声明函数有哪些优点？ 最

我完全复制了CythondocumentationforwrappingC++classes中给出的示例代码.我可以使用distutils和cythonize()方法成功构建和导入rect.so扩展，即:将以下指令放在rect.pyx的顶部:#distutils:language=c++#distutils:sources=Rectangle.cpp编写包含以下内容的setup.py文件:fromdistutils.coreimportsetupfromCython.Buildimportcythonizesetup(name="rectangleapp",ext_modules=cy

对于一个类，我为一个数值问题编写了一个求解器。我的代码在IPython笔记本中运行，其中大部分代码是纯Python+NumPy+matplotlib，但性能关键部分是用Cython编写的(并包含在IPython%%cython魔法中)。教授喜欢我的解决方案，并要求我将其提供给一些本科生，他将在另一个类上教授类似主题作为引用资料。问题是，我不确定什么是分发我的代码的最佳方式。我的主要问题是，大多数学生可能运行Windows。上次我在Windows上编译Cython代码是一场噩梦，因为您将不得不使用几个不同的C编译器，直到找到一个可用的编译器。绝对不能指望每个想要运行我的笔记本以获得工作C

考虑一个维度为NxM的numpy数组A。目标是计算欧氏距离矩阵D，其中每个元素D[i,j]是行i和j之间的欧氏距离。最快的方法是什么？这不完全是我需要解决的问题，但它是我正在尝试做的事情的一个很好的例子(一般来说，可以使用其他距离度量)。这是迄今为止我能想到的最快速度:n=A.shape[0]D=np.empty((n,n))foriinrange(n):D[i]=np.sqrt(np.square(A-A[i]).sum(1))但这是最快的方法吗？我主要关心for循环。我们可以用Cython来打败它吗？为了避免循环，我尝试使用广播，并执行如下操作:D=np.sqrt(np.squar

此代码包含cython类:cdefclassBench:cdeflongndef__cinit__(self,longn):self.n=ncpdefintfactors(self):n=self.ncdefintfac=0cdefunsignedlongiforiinrange(2,n):ifn%i==0:fac+=1returnfacif__name__=="__main__":print"hw"在编译为python扩展后我这样调用它:fromtimeimporttimet1=time()importfactors_classben=factors_class.Bench(1000

我正在尝试遵循ContinuumAnalyticsblog上给出的示例对Python、Cython、Numba进行基准测试以获得使用for循环计算的总和。不幸的是，我发现Cython比Python慢!这是我的Python函数定义:defpython_sum(y):N=len(y)x=y[0]foriinxrange(1,N):x+=y[i]returnx现在我的Cython函数:defcython_sum(int[:]y):cdefintN=y.shape[0]cdefintx=y[0]cdefintiforiinxrange(1,N):x+=y[i]returnx现在我有一个脚本可以

我正在尝试将我的Python/Numpy代码转换为Cython代码以达到加速目的。然而，Cython比Python/Numpy代码慢得多(3-4倍)。我是否正确使用了Cython？我是否在我的Cython代码中正确地将参数传递给myc_rb_etc()？当我调用集成功能时怎么办？预先感谢您的帮助。这是我的Python/Numpy代码:frompylabimport*importpylabasplfromnumpyimport*importnumpyasnpfromscipyimportintegratedefmyc_rb_e2f(y,t,k,d):M=y[0]E=y[1]CD=y[2]