在cython中声明numpy数组和c指针

在我的代码中，我通常使用numpy数组来在方法和类之间进行接口。优化我的程序的核心部分我使用cython与这些numpy数组的c指针。不幸的是，我目前声明数组的方式非常长。在cython中声明numpy数组和c指针

例如，假设我有应该返回一个numpy的阵列someArrayNumpy的方法，但是函数指针内* someArrayPointers应该用于速度。这就是我通常这样声明：

cdef: 
    numpy.ndarray someArrayNumpy = numpy.zeros(someArraySize) 
    numpy.ndarray[numpy.double_t, ndim=1] someArrayBuff = someArrayNumpy 
    double *someArrayPointers = <double *> someArrayBuff.data 

[... some Code ...] 

return someArrayNumpy

正如你所看到的，这个占用3行代码基本上一个阵列，而且往往我要宣布更多的阵列。

是否有一个更紧凑的/聪明的方式做到这一点？我想我错过了一些东西。

编辑：

，是因为它被要求J.马丁诺特-拉加德我计时C指针和 “numpy的指针”。该代码基本上

for ii in range(someArraySize): 
    someArrayPointers[ii] += 1

和

for ii in range(someArraySize): 
    someArrayBuff[ii] += 1

与上面的定义，但我补充说： “NDIM = 1，模式= 'C'”，以确保公正。结果是someArraySize = 1e8（时间以毫秒为单位）：

testMartinot("cPointers") 
531.276941299 
testMartinot("numpyPointers") 
498.730182648

这就是我从之前/不同的基准测试中大致记得的。

来源

2013-07-10 oli

如果有人正在阅读：现在我开始使用类型的cython记忆体。根据我的经验，它们非常接近C指针（比numpy缓冲区更接近）并且使用起来更容易。事实上，在一些罕见的情况下，我用C指针使得它们比类型化的内存视图更慢，从而导致“小”（因此不容易识别/避免）错误。我真的建议在有可能的情况下输入记忆体视图。 – oli

你实际上声明两个numpy的阵列这里，第一个是通用的，第二个有一个特定的D型。你可以跳过第一行，someArrayBuff是一个ndarray。

这给：

numpy.ndarray[numpy.double_t] someArrayNumpy = numpy.zeros(someArraySize) 
double *someArrayPointers = <double *> someArrayNumpy.data

你，因为你正在使用someArrayPointers并返回someArrayNumpy所以你必须声明它们需要至少两行。

作为一个侧面说明，你确定那个指针是不是ndarrays更快，如果你声明的类型和数组的维数？

numpy.ndarray[numpy.double_t, ndim=2] someArrayNumpy = numpy.zeros(someArraySize)

来源

2013-07-10 13:57:15

谢谢你的回答，我以某种方式认为numpy.dtype_t是一个必要的缓冲区。顺便说一句，我添加了一些timit以上，以证明使用C指针。这不是很多，但在我的情况下，加速5％以上是值得的。 – oli

感谢您的基准！ –

在cython中声明numpy数组和c指针

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