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Cython错误消息：缓冲区的维数错误（预期1，得2）

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我正在尝试在Cython中编写最小二乘估计器用于学习目的 . 我得到了这个基本版本：

import cython
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
cimport numpy as np


def ols_c(np.ndarray x, np.ndarray y):
  cdef int nrowx = x.shape[0]
  cdef int ncolx = x.shape[1]
  cdef np.ndarray beta = np.zeros([ncolx,1], dtype=float) 
  cdef np.ndarray a1 = np.zeros([ncolx, ncolx], dtype=float)
  cdef np.ndarray a2 = np.zeros([ncolx, nrowx], dtype=float)
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

这比Numpy版本略慢：

import numpy as np
from scipy.linalg import inv

def ols(x,y):
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

我想这可能是由于数组索引效率低下造成的 . 按照互联网上的教程，我修改了基本的Cython版本，如下所示：

import cython
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
cimport numpy as np
DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t


def ols_c(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] x, np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] y):
  cdef int nrowx = x.shape[0]
  cdef int ncolx = x.shape[1]
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] beta = np.zeros([ncolx,1], dtype=float) 
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] a1 = np.zeros([ncolx, ncolx], dtype=float)
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] a2 = np.zeros([ncolx, nrowx], dtype=float)
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

但现在它不起作用，我收到以下错误消息：

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

是什么导致这个错误？我还有一些其他问题：

这两条线实际上做了什么？

DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

此外，如果我理解正确键入此cdef np.ndarray [DTYPE_t，ndim = 2] x = np.zeros（[ncol，nrow]，dtype = float）创建一个二维数组x，其列数等于ncol和行等于nrow，包含浮点数 . 但是[DTYPE_t，ndim = 2]实际上做了什么？我还没有找到任何相关文档 .

提前感谢您的回答！

编辑：看起来如果我用双取代DTYPE_t并注释这两行：

DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

HOwever，执行仍然很慢 . 我该怎么做才能加快速度？

arrays numpy cython

2 回答

  • 1

    关于你的速度看看@ http://simula.no/research/sc/publications/Simula.SC.578/simula_pdf_file：

    出于同样的原因，尝试对代码进行矢量化也导致性能非常差 . Vectorization使用切片，切片是未在Cython中实现的Python对象 .

    取消代码可能会加快速度 .

    回复于
  • 1

    这两条线实际上做了什么？

    DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

    它将 np.float （Python-）类型分配给名为 DTYPE 的变量，并声明C类型定义（ctypedef） .

    在Cython中使用 ctypedef 关键字将使它在编译的Cython代码中添加具有给定类型的C / C typedef 语句 .

    typedef -fed类型等于它定义的类型，但编译器会在给它一个另一种类型的值时警告你（即使它是从中定义的类型） .

    使用Cython时，您应该对C或C有一点了解 .

    回复于

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