Python scipy.weave和STANN C++库

我试着用scipy.weave在Python中构建一个快速的最小生成树程序。不幸的是，我发现使用scipy.weave和我发现的C++库STANN更加难以实现。以下是链接到STANN库的链接：http://sites.google.com/a/compgeom.com/stann/Python scipy.weave和STANN C++库

下面是带有我编写的scipy.weave脚本的Python。

import scipy.weave as weave 
from scipy.weave import inline 
import numpy 

def gmst(points): 
    # computing GMST with STANN headers 
    assert(type(points) == type(numpy.array([]))) 

    # now the c++ code 
    code = """ 
     using namespace std; 
     typedef reviver::dpoint<double,2> Point; 

     typedef vector<Point>::size_type stype; 
     vector< std::pair<stype,stype> > outputmst; 
     PyArrayObject *py_val 

     gmst(points,outputmst); 
     return_val = outputmst; 
     """ 

    return inline(code,['points'], 
     headers = ["<iostream>","<gmst.hpp>","<dpoint.hpp>","<test.hpp>"], 
     include_dirs=["/home/tree/usr/STANN/include"])

到目前为止没有运气在编织工作。任何想法为什么我遇到问题？谢谢您的帮助。

干杯

来源

2010-06-30 ebressert

不是你的问题，但你的图表有多大/多密？（我使用一个简单的纯python MST，排序+ Kruskal + unionfind;大部分时间都是这样。） – denis 2010-06-30 09:00:13

我通常处理300到30000个节点。有时更大。但是对于投影分析（3D数据），MST需要计算几次。刚刚找到一种方法来使用networkx和matplotlib.delaunay在Python中编写一个MST程序，以在大约5秒内计算50,000个源的MST。现在速度够快了。 – ebressert 2010-07-08 10:56:30

包装纸外部代码与组织是脆弱的，哈克事务。你应该看看Cython - 这种东西很棒。

来源

2010-07-07 04:27:23 dwf

我会看看Cython。感谢您的建议。 – ebressert 2010-07-08 10:53:53

Python scipy.weave和STANN C++库

回答

相关问题