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我有一个 cython 代码,它采用 2d numpy.ndarray
数据 (M
) 和一个 numpy.ndarray
索引 (Ixs
).它遍历 Ixs
的条目并使用 Ixs
的值 ix
来索引 M
的列。请看下面的代码:
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
作为索引类型(我读过它是为了适应 64 位架构)但现在我正在使用 类型的内存 View >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
。
编写此 cython 代码的正确方法是什么?使用int
有什么问题吗?
最佳答案
有一点需要注意,您需要输入 ix
您编写的代码可以正常工作,M[c, ix]
会将 ix 从 int
转换为 Py_ssize_t
,这应该始终是一个安全的转换。
也就是说,您可以并且可能应该让您的索引器数组为 Py_ssize_t
。对应的numpy类型为np.intp
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.types.html
关于python - 索引的 Cython 内存 View 应该是 Py_ssize_t 类型还是 int 类型?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46236913/
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