所以，这是我的问题:我用python编写代码，但我需要提高代码中某些太慢的部分的性能。一个好的(和简单的)解决方案似乎是使用cython；我试了一下，取得了不错的效果。问题是我在python代码中使用了assert语句。在使用cython之前，我可以使用-OO选项编译我的python代码，这样我就可以交付一个不执行任何断言测试的版本，并且仍然有用于调试的断言。但是在cython中编译的文件似乎总是执行断言。是否有一些选项可以传递给cython编译以删除(或不删除)断言？ 最佳答案 如果您定义C预处理器宏PYREX_WITHOUT_A
我的cython/pyximport代码在读/写文件系统上运行良好。但是(出于测试目的)，我需要在只读文件系统上进行尝试。如何更改cython/pyximport临时目录？(它在哪里完成工作？即即时编译？)如何将此“工作目录”设置为当前目录以外的其他位置，例如/tmp/(不是ro，而是rw)?回溯:!!File"/usr/lib/python2.7/site-packages/Cython/Distutils/build_ext.py",line301,incython_sourcesself.mkpath(os.path.dirname(target))!!File"/usr/lib
我正在使用cython将C++库公开给python，方法是将所有包装器对象和函数放在内部模块_pydynd中，然后通过不同的python模块公开它们。我想控制出现在这些扩展类中的模块和类的名称，使其看起来像dynd.nd.array，例如，而不是_pydynd.w_array，这是包装类的内部名称。cython是否有执行此操作的机制？我希望找到类似于在编写定义时如何重命名C/C++函数的内容，但我的搜索结果一无所获。生成的C++代码应该不同，这里是tp_name行:staticPyTypeObject__pyx_type_7_pydynd_w_array={PyVarObject_HE
我需要实现一个函数来对具有可变部分长度的数组的元素求和。所以，a=np.arange(10)section_lengths=np.array([3,2,4])out=accumulate(a,section_lengths)printoutarray([3.,7.,35.])我在这里尝试用cython实现:https://gist.github.com/2784725为了性能，我正在将section_lengths都相同的情况与纯numpy解决方案进行比较:LEN=10000b=np.ones(LEN,dtype=np.int)*2000a=np.arange(np.sum(b),dt
这是我的基本问题:我有一个导入了的Python文件frommathimportsin,cos,sqrt我需要这个文件仍然是100%CPython兼容的，以允许我的开发人员编写100%CPython代码并使用为Python开发的优秀工具。现在进入Cython。在我的Python文件中，trig函数被调用了数百万次(代码的基础，无法更改)。有什么办法可以通过主python文件中的一些Python-fu，或者Cython魔法，否则我可以使用C/C++数学函数，使用Cython代码的一些变体cdefexternfrom"math.h":doublesin(double)那会给我接近C的性能，这
我正在尝试使用Cython优化我的代码。它正在做一个功率谱，而不是使用FFT，因为这是我们在类里面被告知要做的。我试过用Cython编写代码，但没有发现任何区别。这是我的代码#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf8-*-from__future__importdivisioncimportnumpyasnpimportnumpyasnpcimportcython@cython.boundscheck(False)defpower_spectrum(time,data,doublef_min,doublef_max,doubledf,w=1):cdefdou
我用的成语size_x,size_y,size_z=some_array.shape在处理numpy数组时很常见。当所讨论的数组具有类型时，同样的事情在Cython中似乎不起作用，例如defsomeFunc(np.ndarray[np.float32_t,ndim=2]arr):sx,sy=arr.shape我们最终遇到了这样的编译错误Cannotconvert'npy_intp*'toPythonobject这可能是因为“形状”被转换为C数组(为了更快的访问)，所以它不再是一个元组。是否有可能在Cython中以某种方式提取这个元组？(或者我应该坚持使用sx,sy=arr.shape[
我在C++头文件中声明和实现了许多C++模板函数，我想访问Cython中的一些函数。假设header.hpp中的c++代码如下templateTdoublit(T&x){return2*x;}我需要在.pyx文件和setup.py文件中写入什么，以便我可以在Python中使用该函数作为>>>importmodname>>>printmodname.doublit(3)6PS:是否可以在PYPY中访问相同的功能？而且，如果是，如何？感谢您的帮助。但是，当我尝试按照您的方式进行操作时，我遇到了更多困难(如下)。doublit.htemplateTdoublit(T&x){return2*x
我怀疑对此有一个简单的答案，但我需要一些帮助才能开始使用Cython。我有一个现有的C++代码库，我想通过Cython将其公开给Python。对于我想要公开的每个类，我创建了一个Cythoncppclass_ClassName和Python包装器类ClassName。一个最小的例子:Object.hCythonMinimal.pyxsetup.pyObject.h的内容:classObject{public:Objectclone(){Objecto;returno;}};CythonMinimal.pyx的内容:cdefexternfrom"Object.h":cdefcppclas
我正在寻找从Python代码加速log-sum-exp(使用“最大技巧”)操作的选项。我在Windows8上使用Python2.7。我整理了使用Numpy、Scipy的实现、Numba、Cython、Weave和numexpr的实现比较，可以查看hereonnbviewer.我原以为我的Cython和Weave版本是所有版本中最快的，因为它们最接近native代码。但实际上，它们比我的其他版本慢。如何尽可能快地制作这些版本？编辑:wrt最初的笔记本，在所有方法中添加了max技巧，使比较不那么琐碎，更接近我的实际需要。 最佳答案 对于
