对象成员的 Cython 缓冲区声明

Question

我想要一个带有 NumPy 成员的 Cython“cdef”对象，并且能够使用快速缓冲区访问。理想情况下，我会做类似的事情：

import numpy as np
cimport numpy as np

cdef class Model:
  cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] A

  def sum(self):
    cdef int i, s=0, N=len(self.A)
    for 0 <= i < N:
      s += self.A[i]
    return s

  def __init__(self):
    self.A = np.arange(1000)

不幸的是，Cython 无法编译它，并出现错误 Buffer types only allowed as function local Variables。

我使用的解决方法是在分配给对象成员的新局部变量上声明缓冲区属性：

cdef class Model:
  cdef np.ndarray A

  def sum(self):
    cdef int i, s=0, N=len(self.A)
    cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] A = self.A
    for 0 <= i < N:
      s += A[i]
    return s

如果您想让多个方法访问相同的数据结构，这会变得非常烦人——这似乎是一个非常常见的用例， 不？

是否有更好的解决方案不需要在每个方法中重新声明类型？

Answer 1

可以选择使用内存切片或 cython 数组
http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html

import numpy as np
cimport numpy as np

  cdef class Model:

    cdef int [:] A

    def sum(self):

        for 0 <= i < N:
            s += self.A[i]
        return s

    def __init__(self):
        self.A = np.arange(1000)

Answer 2

您当前使用的解决方案是我倾向于使用的解决方案，即在函数中制作本地副本。它并不优雅，但我不认为你会受到巨大的性能影响（或者至少就我而言，我在该方法中做了很多工作，所以它不会产生明显的差异）。我还在 __cinit__ 方法中创建了一个 C 数组，然后用 __init__ 中的数据填充它（确保使用 __dealloc__ 正确清理）。您失去了 numpy 数组的一些功能，但您仍然可以像使用 c 数组一样使用它。

您还可以查看 cython 列表上这封旧电子邮件中的讨论：

http ://codespeak.net/pipermail/cython-dev/2009-April/005214.html