关于cython中的内存View，如果我正在使用numpyfloat数组？然后我应该以同样的方式输入cdef吗？g.ctypedefnp.float64_tnp_float_t...@cython.profile(False)@cython.wraparound(False)@cython.boundscheck(False)cdefnp_float_tmean_1d(np_float_t[:]v)nogil:cdefunsignedintn=v.shape[0]cdefnp_float_tn_sum=0.cdefPy_ssize_tiforiinrange(n):n_sum+=v[i
如果它应该能够处理float和double，那么在cython中声明numpy数组的最佳方法是什么？我想内存View是不可能的，因为数据类型是至关重要的，但是对于ndarray有什么方法可以给它一个通用的float类型，它仍然会受益于cython的快速性？所以这是我通常会做的:defF(np.ndarrayA):A+=10我看到还有:defF(np.ndarray[np.float32_t,ndim=2]A):A+=10但这又会为该类型提供一个位大小。我还考虑过根据位大小(32或64)在函数内部创建内存View。任何想法都受到高度赞赏非常感谢您提供有关floating类型的提示。我试过
我正在尝试编译这种代码:defmy_func(doublec,intm):cdefdoublef[m][m]f=[[cforxinrange(m)]foryinrange(m)]...引发:ErrorcompilingCythonfile:------------------------------------------------------------defgrow(doublealpha,doublebeta,doublegamma,intm,ints):cdefdoublef[m][m]^--------------------------------------------
我必须保存和加载一个cython类实例。我的cython类是这个加上几个方法:importnumpyasnpcimportnumpyasnpcimportcythoncdefclassPerceptron_avg_my:cdefintwlen,freePoscdefnp.ndarrayw,wtot,wac,wtotc#np.ndarray[np.int32_t]cdefnp.ndarraywmean#np.ndarray[np.float32_t]cdefpublicdictfposdef__cinit__(self,np.int64_twlen=4*10**7):self.fpos=
所以我尝试使用line_profiler在我自己的python脚本中分析一个函数，因为我想要逐行计时。唯一的问题是该函数是Cython函数，并且line_profiler无法正常工作。在第一次运行时，它只是因错误而崩溃。然后我添加了!pythoncython:profile=Truecython:linetrace=Truecython:binding=True在我的脚本的顶部，现在它运行正常，除了时间和统计数据是空白的!有没有办法将line_profiler与Cythonized函数一起使用？我可以分析非Cythonized函数，但它比Cythonized慢得多，以至于我无法使用来自
我正在用cython逐个元素地构建一个数组。我想在某些条目中存储常量np.inf(或-1*np.inf)。但是，这将需要返回Python以查找inf的开销。是否有与此常量等效的libc.math？或者其他一些可以轻松使用的值，相当于(-1*np.inf)并且可以在没有开销的情况下从Cython使用？EDIT例如，您有:cdefdoublevalue=0forkinxrange(...):#use-infhere--howtoavoidreferringtonp.infandcallingbacktopython?value=-1*np.inf 最佳答案
由于我发现内存View既方便又快速，因此我尽量避免在cython中创建NumPy数组并使用给定数组的View。但是，有时无法避免，不是更改现有数组而是创建一个新数组。在上层函数中这并不明显，但在通常被调用的子例程中却很明显。考虑以下功能#@cython.profile(False)@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)cdefdouble[:]vec_eq(double[:]v1,int[:]v2,intcond):'''Functionoutputcorrespondsto
我有一个代码片段，叫做“test.pyx”:importnumpyasnpcimportnumpyasnpprint(np.arange(10))然后我写了两个setup.py来编译它们。第一个工作正常:fromdistutils.coreimportsetupfromdistutils.extensionimportExtensionfromCython.Buildimportcythonizeimportnumpyasnpextensions=[Extension('test',['test.pyx'],include_dirs=[np.get_include()]),]setup
我在下面显示的代码有效，但我不确定原因。我正在使用:Mac操作系统10.8.5酿造Python2.7.5赛通0.20.2此代码主要取自thisvideotutorial和gitpage，但不幸的是，“开箱即用”对我不起作用。此包装的目标是通过Python提供对普通C函数的访问，该函数接受整数或整数结构并将它们相加。为此需要5个文件，如下所述:adder.c:两个加法器函数的C代码:add(标量输入)和pair_add(结构输入)adder.h:adder.c的头文件c_adder.pxd:一个cython头文件——本质上告诉cython要注意主头文件的哪些部分cy_adder.pyx:
我正在尝试使用gdb调试一些Cython代码，这些代码包装了要从Python调用的C++代码。我按照documentation中的说明进行操作但是我在调试时遇到了一些与我的代码无关的错误。示例:(gdb)cyprintsome_variablePythonException'PyDictObjectPtr'objecthasnoattribute'items':ErroroccurredinPython:'PyDictObjectPtr'objecthasnoattribute'items'我有时也会收到这个(通常在第一个之后):PythonExceptionThereisnome
