当我在Cython代码中使用它们时，我不太明白numpy.{typename}、numpy.npy_{typename}和numpy.{typename}_t之间有什么区别？即这些类型有什么区别:#test.pyxcimportnumpyasnpimportnumpyasnpnp.float32np.npy_float32np.float32_t据我所知:第一种类型是动态的，即Cython将生成一些代码以在运行时检测该类型的大小。另外两种类型是静态的，即使用它的代码将使用每种类型的预定义大小进行编译。请指正。附加链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy/r
我有一些具有以下声明的C代码:intmyfunc(intm,intn,constdouble**a,double**b,double*c);所以a是常量二维数组，b是二维数组，c是一维数组，都是动态分配的。b和c在传递给myfunc之前不需要具体是什么，应该理解为输出信息。出于这个问题的目的，我不允许更改myfunc的声明。问题1:如何将给定的numpy数组a_np转换为具有此C函数所需格式的数组a，因此我可以用a在Cython中调用这个C函数吗？问题2:b和c的声明是否正确，或者它们是否需要采用其他格式才能用于C函数将它们理解为二维和一维数组(分别)？我的尝试:我的文件.pxdcde
Cython教程展示了一个很好的示例，说明如何将Numpy与Cython结合使用。但是，我有使用scipy.stats包的代码，在尝试编译代码时，出现如下错误:dvi.pyx:7:8:'scipy.stats.pxd'notfound我担心Cython(？)不支持scipy。有人可以评论在Cython中使用scipy或指出一些资源/教程的方向吗？谢谢! 最佳答案 所以我在CythonGoogleGroup(https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/cython-use
Cython生成的代码是否总是与生成它的Python代码一样正确？它可能会帮助其他读者解决Cython静态类型声明和其他Cython功能(如果有的话)的使用问题，尽管我只对通过将Python模块重命名为*.pyx来创建Cython文件的情况感兴趣。我只关心Cython涵盖的Python子集。 最佳答案 一般来说，是的。当然还有bugs(虽然很多都围绕着扩展支持的Python子集，但实际上导致生成的C代码不正确的错误相对较少)，并且有一些必要的caveats(尽管看起来该短列表中只有一项偏离了Python语义)。当您在纯Python模
我在scikit中使用了各种版本的TFIDF来学习建模一些文本数据。vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,stop_words='english')结果数据X的格式如下:'withxyzstoredelementsinCompressedSparseRowformat>我想尝试使用LDA来降低稀疏矩阵的维数。有没有一种简单的方法可以将NumPy稀疏矩阵X馈送到gensimLDA模型中？lda=models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=100)我可以忽略sci
我是Cython的新手，遇到了这段代码:importnumpyasnpcimportnumpyasnptestarray=np.arange(5)cdefnp.ndarray[np.int_t,ndim=1]testarray1=testarray.copy()cdefnp.ndarray[np.float_t,ndim=1]testarray2=testarray.astype(np.float)在编译期间，它说Buffertypesonlyallowedasfunctionlocalvariables。但是，我使用的是.copy()或.astype()，它返回的不是内存View，而
这个问题在这里已经有了答案:DealingwithmultiplePythonversionsandPIP?(27个答案)关闭12个月前。我正在尝试fromCython.Buildimportcythonize并收到消息ImportError:Nomodulenamed'Cython'，但我使用命令安装了Cythonpip安装Cython。怎么了？python3.5赛通0.25.2Windows8
我有一个LDA模型，其中包含10K文档中的10个最常见的主题。现在它只是每个主题对应概率分布的单词概览。我想知道是否有可用的python来可视化这些主题？ 最佳答案 pyLDAvis看起来相当不错。还有Termite由斯坦福大学的JasonChuang开发。 关于python-使用Python可视化LDA模型，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30397550/
我需要在我正在编写的一些包装代码中访问stdint.h中的uint64_ttypedef，但我不知道如何完成它。问题是，据我从文档中可以看出，我的ctypedef必须采用以下形式:ctypedefunsignedlonguint64_t或ctypedefunsignedlonglonguint64_t取决于bits/wordsize.h中的WORDSIZE是64还是32。我一直没能找到如何访问这个预处理器定义来自Cython，如果可以的话，Cython似乎不喜欢if语句中的ctypedef语句，当我尝试将if语句放入cdefblock，它似乎将它与声明混淆了。有任何想法吗？希望我只是在
我正在编写一个构造malloc的unsignedchar*数组的函数，然后重新调整指针。在纯Cython或C中，这很容易。您所要做的就是为函数设置返回类型，并返回指向数组的指针。完毕。但是，我已经到了需要将指向在Cython中创建的数组的指针返回给Python的地步。我知道指针只是内存地址。有什么方法可以将Cython指针作为Python对象(例如int或hex，因为内存地址本质上是一个数字)返回到Python，这样我就可以基本上在Python中管理指针了？我试过像这样返回指针的值:cdefunsignedchararray[8]defreturn_pointer():return&a
