应该将索引的Cython内存视图的类型为Py_ssize_t或int？

我有一个cython代码，其数据（M）和numpy.ndarray的索引（Ixs）需要2d numpy.ndarray。它遍历Ixs的条目并使用Ixs的值ix来索引M的列。请参见下面的代码：应该将索引的Cython内存视图的类型为Py_ssize_t或int？

def foo(double[:, ::1] M, int[:, ::1] Ixs): 
    cdef int rows = M.shape[0] 
    cdef int cols = M.shape[1] 
    cdef Py_ssize_t c, r 
    for c in range(rows): 
     for r in range(cols): 
      ix = Ixs[c, r] 
      dosomething(M[c, ix])

我知道我应该使用Py_ssize_t作为一个类型的索引（我读它是为了配合64位体系结构），但现在我使用类型的内存视图int ...在这种情况下，我看不到创建Py_ssize_t的numpy.ndarray的方法，因此ix是Py_ssize_t。

写这个cython代码的正确方法是什么？使用int有什么问题吗？

来源

2017-09-15 Gioelelm

有一点要注意，你将要书面将努力确定输入ix

您的代码，M[c, ix]会投九从int到Py_ssize_t，应该始终是一个安全的转换。

也就是说，你可以也可能应该让你的索引器数组为Py_ssize_t。相应numpy的类型是np.intp

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.types.html

来源

2017-09-15 10:41:18 chrisb

所以我们可以说，我投它在Python np.intp（'IXS = Ixs.atype（np.intp）'），那么我改写这个功能：'高清foo（double [:, :: 1] M，Py_ssize_t [:, 1] Ixs）：'对吗？ – Gioelelm

是的，尽管理想的'Ixs'在创建时输入了intp来避免剧组。 – chrisb

当然，但在我的情况下，它将是一个scikit学习函数的输出。 – Gioelelm

应该将索引的Cython内存视图的类型为Py_ssize_t或int？

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