我编写了一个依赖于某些C扩展的Python模块。这些C扩展依次依赖于几个已编译的C库。我希望能够分发与所有依赖项捆绑在一起的此模块。我整理了一个最小示例(itcanbefoundonGitHubinitsentirety)。目录结构为:$tree..├──README.md├──poc│ ├──__init__.py│ ├──cython_extensions│ │ ├──__init__.py│ │ ├──cvRoberts_dns.c│ │ ├──cvRoberts_dns.h│ │ ├──helloworld.c│ │ ├──helloworld.pxd│
为了在cython中快速除法，我可以使用编译指令@cython.cdivision(True)这是可行的，因为生成的C代码没有零除检查。但是由于某种原因，它实际上使我的代码变慢了。这是一个例子:@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)@cython.cdivision(True)defexample1(double[:]xi,double[:]a,double[:]b,intD):cdefintkcdefdouble[:]x=np.zeros(D)forkinrange(D):
正在关注thisanswerto"CanIforceanumpyndarraytotakeownershipofitsmemory?"我尝试通过Cython的NumPy包装器使用PythonCAPI函数PyArray_ENABLEFLAGS，但发现它没有公开。以下尝试手动公开它(这只是重现失败的最小示例)fromlibc.stdlibcimportmallocimportnumpyasnpcimportnumpyasnpnp.import_array()ctypedefnp.int32_tDTYPE_tcdefexternfrom"numpy/ndarraytypes.h":voidP
我正在寻找一种方法来检查Cython代码中的NaN值。目前，我正在使用:ifvalue!=value:#valueisNaNelse:#valueisnotNaN有更好的方法吗？是否可以使用像Numpy的isnan这样的函数？ 最佳答案 取自http://groups.google.com/group/cython-users/msg/1315dd0606389416，你可以这样做:cdefexternfrom"math.h":bintisnan(doublex)然后你可以只使用isnan(value)。在较新版本的Cython中，
我如何编写一个Cython函数，将字节字符串对象(普通字符串、字节数组或bufferprotocol之后的其他对象)作为typedmemoryview？根据UnicodeandPassingStringsCython教程页面，以下应该有效:cpdefobjectprintbuf(unsignedchar[:]buf):chars=[chr(x)forxinbuf]printrepr(''.join(chars))它确实适用于字节数组和其他可写缓冲区:$python-c'importtest;test.printbuf(bytearray("test\0ing"))''test\x00i
python3.4、windows10、cython0.21.1我正在用cython将这个函数编译成cdefweakchecksum(data):"""Generatesaweakchecksumfromaniterablesetofbytes."""cdeflonga,b,la=b=0l=len(data)foriinrange(l):a+=data[i]b+=(l-i)*data[i]return(b产生这个错误:“OverflowError:Pythonint太大而无法转换为Clong”我也试过将它们声明为无符号长整数。我使用什么类型来处理非常大的数字？如果它对于aclong来说
我有一个现有的python类X，我想执行以下操作:frommy_python_moduleimportXcdefclassY:cdefXtest但这不是开箱即用的，cdef只接受C类型，而不是Python类。任何解决方法？ 最佳答案 我不认为你可以(http://docs.cython.org/src/userguide/sharing_declarations.html#sharing-extension-types)但你可以解决它使用__cinit__来断言属性具有正确的类型。扩展类型属性的声明cdefpublicobjectx
Cythondocumentation很好地解释了它们的用途、如何声明它们以及如何使用它们。然而，我仍然不清楚它们到底是什么。例如，像这样来自numpy数组的简单赋值:my_arr=np.empty(10,np.int32)cdefint[:]new_arr=my_arr可以使my_arr的访问/赋值更快。幕后发生了什么？Numpy应该已经以连续的方式分配内存中的元素，那么内存View有什么用呢？显然没那么多，实际上numpy数组new_arr的memoryview赋值应该等价于cdefnp.ndarray[np.int32_t,ndim=1]new_arr=np.empty(10,n
大编辑:================为了清楚起见，我删除了旧结果并用更新的结果替换它。问题还是一样:我是否正确地同时使用了Cython和Numba，以及可以对代码进行哪些改进？(我有一个更新更简单的临时IPython笔记本，其中包含所有代码和结果here)1)我想我明白了为什么最初Cython、Numba和CPython之间没有区别:这是因为我喂了它们numpy数组作为输入:x=np.asarray([x_i*np.random.randint(8,12)/10forx_iinrange(n)])代替列表:x=[x_i*random.randint(8,12)/10forx_iin
我正在寻找一种高效的数据结构来表示Python/Cython中的一个非常大的整数矩阵，重点是元素方面的操作。我目前正在构建一个模型，该模型需要在一个大型、高度稀疏的矩阵(在2MMx500k矩阵上进行大约500亿次读/写)上进行大量逐元素操作。以前，我对较小的数据进行过实验，并使用Python和Cython和Numpy数组，理想情况下我希望继续使用现有基础架构的某些部分。到目前为止，我已经研究/实现了一些选项。它们可能没有得到完全优化，但所有的实现都应该足够好，以便对每种方法的潜力给出一个现实的想法。我通过创建2MMx500k矩阵、添加25MM元素然后再次删除它们进行了测试。这反射(re
