Cython：我应该使用np.float_t而不是双重的键入内存视图

关于cython中的内存视图，是否有任何键入与NumPy类型的视图，如np.float_t而不是简单地做double如果我使用numpy浮动数组？Cython：我应该使用np.float_t而不是双重的键入内存视图

而且我应该输入cdef然后以同样的方式做e。 G。

ctypedef np.float64_t np_float_t 
... 

@cython.profile(False) 
@cython.wraparound(False) 
@cython.boundscheck(False) 
cdef np_float_t mean_1d(np_float_t [:] v) nogil: 
    cdef unsigned int n = v.shape[0] 
    cdef np_float_t n_sum = 0. 

    cdef Py_ssize_t i 
    for i in range(n): 
     n_sum += v[i] 

    return n_sum/n

来源

2014-01-07 embert

如果您在包含用Cython的numpy的头文件查找（例如，在主分支，它是__init__.pxd），你会发现

ctypedef double  npy_double

和

ctypedef npy_double  float_t

在换句话说，float_t是double，因此使用np.float_t应该没有优势。

来源

2014-01-07 22:47:32

我发现它..行311/758：|和我们正在使用的类型：（Why/When）是否最好使用Py_ssize_t进行索引？（在我刚刚发现的文档中＃＃纯粹主义者可以使用“Py_ssize_t”，这是适合于数组索引的Python类型。） - >当索引NumPy/Cython-Array（s）/ - 查看任何内容时，这意味着什么。 – embert

而不是评论，你应该开始一个关于使用'Py_ssize_t'的新问题。这将确保它获得最大的曝光度。 –

你说得对。更容易找到其他回答者。我怀疑是否值得从中提出一个独立的问题。但是，从现在开始，我会努力做到这一点 – embert

Cython：我应该使用np.float_t而不是双重的键入内存视图

回答

相关问题