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在这个 site 的大力帮助下,我之前做了一些 Numpy C 扩展, 但据我所知,返回的参数都是固定长度的。
有没有办法让 Numpy C 扩展返回一个可变长度的 numpy 数组?
最佳答案
您可能会发现使用 Numpy C-API 在 Cython 中制作 numpy 扩展更容易,这简化了过程,因为它允许您混合 python 和 c 对象。在这种情况下,制作可变长度数组并不困难,您可以简单地指定一个具有任意形状的数组。
Cython numpy tutorial可能是该主题的最佳来源。
例如,这是我最近写的一个函数:
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
dtype = np.double
ctypedef double dtype_t
np.import_ufunc()
np.import_array()
def ewma(a, d, axis):
#Calculates the exponentially weighted moving average of array a along axis using the parameter d.
cdef void *args[1]
cdef double weight[1]
weight[0] = <double>np.exp(-d)
args[0] = &weight[0]
return apply_along_axis(&ewma_func, np.array(a, dtype = float), np.double, np.double, False, &(args[0]), <int>axis)
cdef void ewma_func(int n, void* aData,int astride, void* oData, int ostride, void** args):
#Exponentially weighted moving average calculation function
cdef double avg = 0.0
cdef double weight = (<double*>(args[0]))[0]
cdef int i = 0
for i in range(n):
avg = (<double*>((<char*>aData) + i * astride))[0]*weight + avg * (1.0 - weight)
(<double*>((<char*>oData) + i * ostride))[0] = avg
ctypedef void (*func_1d)(int, void*, int, void*, int, void **)
cdef apply_along_axis(func_1d function, a, adtype, odtype, reduce, void** args, int axis):
#generic function for applying a cython function along a particular dimension
oshape = list(a.shape)
if reduce :
oshape[axis] = 1
out = np.empty(oshape, odtype)
cdef np.flatiter ita, ito
ita = np.PyArray_IterAllButAxis(a, &axis)
ito = np.PyArray_IterAllButAxis(out, &axis)
cdef int axis_length = a.shape[axis]
cdef int a_axis_stride = a.strides[axis]
cdef int o_axis_stride = out.strides[axis]
if reduce:
o_axis_stride = 0
while np.PyArray_ITER_NOTDONE(ita):
function(axis_length, np.PyArray_ITER_DATA (ita), a_axis_stride, np.PyArray_ITER_DATA (ito), o_axis_stride, args)
np.PyArray_ITER_NEXT(ita)
np.PyArray_ITER_NEXT(ito)
if reduce:
oshape.pop(axis)
out.shape = oshape
return out
如果这不适合您,可以使用一个函数来创建一个具有任意形状的新空数组 (link)。
关于python - 在 Numpy C 扩展中返回可变长度数组?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4625237/
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