Буферные объявления Cython для участников объекта
Я хочу иметь объект Cython cdef с членом NumPy и иметь возможность использовать быстрый доступ к буферам. В идеале я бы сделал что-то вроде:
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)
К сожалению, Cython не может скомпилировать это с ошибкой Buffer types only allowed as function local variables
.
Обходной путь, который я использую, заключается в объявлении атрибутов буфера новой локальной переменной, назначенной члену объекта:
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
Это становится очень раздражающим, если вы хотите, чтобы несколько методов обращались к тем же структурам данных, что кажется довольно распространенным случаем использования, no?
Есть ли лучшее решение, которое не требует повторного объявления типов внутри каждого метода?
Ответы
Ответ 1
Существует возможность работы с фрагментами памяти или массивами cython
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)
Ответ 2
Решение, которое вы используете в настоящее время, я использую, т.е. создаю локальную копию в этой функции. Это не изящно, но я не думаю, что вы делаете огромный удар производительности (или, по крайней мере, в моем случае, я много работаю над этим методом, поэтому это не делает заметной разницы). Я также создал C-массив в методе __cinit__, а затем заполнил его данными в __init__ (убедитесь, что вы правильно используете __dealloc__ для очистки). Вы теряете некоторые функции массива numpy, но вы все равно можете использовать его, как и для c-массива.
Вы также можете проверить обсуждение в этом более старом письме в списке cython:
http://codespeak.net/pipermail/cython-dev/2009-April/005214.html