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python - 如何使用 cython 创建自定义 numpy dtype

coder 2023-05-24 原文

有使用 C here 创建自定义 numpy dtypes 的示例:

另外，它seems to be possible在 cython 中创建自定义 ufunc:

似乎也应该可以使用 cython 创建一个 dtype(然后为其创建自定义 ufunc)。可能吗？如果是这样，您可以发布一个示例吗？

用例:

我想做一些生存分析。基本数据元素是具有相关审查值的生存时间( float )(如果相关时间表示故障时间，则为 False，如果它表示审查时间(即在观察期间没有发生故障)，则为 True)。

显然，我可以只使用两个 numpy 数组来存储这些值:一个用于时间的 float 组和一个用于检查值的 bool 数组。但是，我想考虑一个事件多次发生的可能性(这是一个很好的模型，比如说，心脏病发作 - 你可以有不止一个)。在这种情况下，我需要一个对象数组，我称之为 MultiEvents。每个 MultiEvent 包含一系列 float (未经审查的故障时间)和一个观察期(也是一个 float )。请注意，所有 MultiEvent 的失败次数并不相同。

我需要能够对 MultiEvents 的数组执行一些操作:

  1. 获取每个失败的次数

  2. 获取删失时间(即观察时间减去所有失效时间的总和)

  3. 根据其他参数数组(例如危险值数组)计算对数似然度。例如，单个 MultiEvent M 和恒定危险值 h 的对数似然性将类似于:

    sum(log(h) + h*t for t in M.times) - h*(M.period - sum(M.times))

其中 M.times 是故障时间列表(数组，等等)，M.period 是总观察期。我希望应用适当的 numpy 广播规则，以便我可以这样做:

log_lik = logp(M_vec,h_vec)

只要 M_vec 和 h_vec 的尺寸兼容，它就可以工作。

我当前的实现使用 numpy.vectorize。这对 1 和 2 来说效果很好，但对 3 来说太慢了。还要注意我不能做 this因为我的 MultiData 对象中的失败次数无法提前知道。

最佳答案

Numpy 数组最适合固定大小的数据类型。如果数组中的对象不是固定大小的(例如您的 MultiEvent)，则操作会变得更慢。

我建议您将所有生存时间存储在具有 3 个字段的一维线性记录数组中:event_id、时间、周期。每个事件可以在数组中出现多次:

>>> import numpy as np
>>> rawdata = [(1, 0.4, 4), (1, 0.6, 6), (2,2.6, 6)]
>>> npdata = np.rec.fromrecords(rawdata, names='event_id,time,period')
>>> print npdata
[(1, 0.40000000000000002, 4) (1, 0.59999999999999998, 6) (2, 2.6000000000000001, 6)]

要获取特定索引的数据，您可以使用精美的索引:

>>> eventdata = npdata[npdata.event_id==1]
>>> print eventdata
[(1, 0.40000000000000002, 4) (1, 0.59999999999999998, 6)]

这种方法的优点是您可以轻松地将其与基于 ndarray 的函数集成。您还可以从 cython 访问此数组，如 manual 中所述。 :

cdef packed struct Event:
    np.int32_t event_id
    np.float64_t time
    np.float64_6 period

def f():
    cdef np.ndarray[Event] b = np.zeros(10,
        dtype=np.dtype([('event_id', np.int32),
                        ('time', np.float64),
                        ('period', np.float64)]))
    <...>

关于python - 如何使用 cython 创建自定义 numpy dtype，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13199218/

自定pythoncodenumpycython

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