将cython中的numpy数据分配给视图

3 回答

• 1

  这不是由视图或Cython引起的 . B = la.inv(A) 创建一个新数组，并在 testfunc1 范围内为其命名 B . 这不会影响 testfunc2 中名称为 B 的数组 .

  请注意，您的代码（通过NumPy函数完成繁重的工作）不太可能从Cython中受益 .

  使这项工作的一种方法是：

  np.copyto(B, la.inv(A))
  

  在 testfunc1 . @SaulloCastro提到这在Cython中不起作用，因为 B 具有内存视图类型，但是你可以通过将参数 B 声明为ndarray（不确定这一点）来使其工作 . 否则没有Cython：

  >>> import numpy as np
  >>> X = np.zeros((5, 5))
  >>> B = X[:3, :3]
  >>> A = np.ones((3, 3))
  >>> np.copyto(B, A)
  >>> X
  array([[ 1.,  1.,  1.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.,  0.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
  >>>
  

  回复于 2024-04-18T20:29:27+08:00
• 0

  您可以创建一个临时缓冲区，它将接收 la.inv() 的值，然后填充内存视图：

  import numpy as np
  cimport numpy as np
  import numpy.linalg as la
  
  cpdef int testfunc1(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] A,
                      double [:,:] B) except -1:
      cdef np.ndarray[np.float_t, ndim=2] buff
      cdef int i, j
  
      print("inverse of A:", la.inv(A))
      if np.isnan(A).any():
          return -1
      else:
          buff = la.inv(A)
          for i in range(buff.shape[0]):
              for j in range(buff.shape[1]):
                  B[i, j] = buff[i, j]
          return 1
  
  cpdef int testfunc2(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] A) except -1:
      cdef long p = np.shape(A)[0], status
      cdef B = np.zeros(shape=(p, p), dtype=float)
      cdef double[:,:] BView = B
      print("before inverse. B: ", B)
      status = testfunc1(A, BView)
      print("after inverse. B: ", B)
      if status == -1:
          return -1
      else:
          return 1
  

  正如@MrE所指出的，如果使用 np.ndarray 而不是MemoryView，则可以使用 np.copyto() ：

  cpdef int testfunc1(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] A,
                      np.ndarray[np.float_t, ndim=2] B) except -1:
      cdef int i, j
      print("inverse of A:", la.inv(A))
      if np.isnan(A).any():
          return -1
      else:
          np.copyto(B, la.inv(A))
          return 1
  
  cpdef int testfunc2(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] A) except -1:
      cdef long p = np.shape(A)[0], status
      cdef np.ndarray[np.float_t, ndim=2] B, BView
      B = np.zeros(shape=(p, p), dtype=float)
      BView = B
      print("before inverse. B: ", B)
      status = testfunc1(A, BView)
      print("after inverse. B: ", B)
      if status == -1:
          return -1
      else:
          return 1
  

  回复于 2024-04-18T20:29:27+08:00
• 2

  如果我在 la.inv(A) 上创建一个mememoryview，我可以对memoryview副本执行一步，并且可能是高效的memoryview：

  cpdef int testfunc1c(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] A,
                      double [:,:] BView) except -1:
      cdef double[:,:] CView
      print("inverse of A:", la.inv(A))
      if np.isnan(A).any():
          return -1
      else:
          CView = la.inv(A)
          BView[...] = CView
          return 1
  

  生产环境 ：

  In [4]: so23827902.testfunc2(A)
  ('before inverse. B: ', array([[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]))
  ('inverse of A:', array([[ 1.04082818, -0.14530117],
         [-0.24050511,  1.13292585]]))
  ('after inverse. B: ', array([[ 1.04082818, -0.14530117],
         [-0.24050511,  1.13292585]]))
  Out[4]: 1
  

  我猜测内存视图副本会更快，但样本数组太小而无法进行有意义的时间测试 .

  我在https://stackoverflow.com/a/30418448/901925作为回复的一部分进行了测试

  ---

  在 Python 中，您可以重新分配数组的 data 缓冲区（尽管存在一定风险）：

  B = np.zeros_like(A)
  C = la.inv(A)
  B.data = C.data
  

  cython 使用此语句在编译阶段引发有关不安全指针的错误 .

  灵感来自于https://stackoverflow.com/a/28855962/901925使用 np.PyArray_SimpleNewFromData 找到的示例，我尝试使用其他 PyArray... 函数来执行相同类型的 base 重新分配：

  np.PyArray_SetBaseObject(B, np.PyArray_BASE(la.inv(A)))
  

  目前我正在尝试解决 AttributeError: 'module' object has no attribute 'PyArray_SetBaseObject' 错误 .

  回复于 2024-04-18T20:29:27+08:00