python – 将Cython融合类型转换为C指针
发布时间:2020-12-20 13:47:39 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:这是一个关于从Cython融合类型转换为C类型的一般问题,我将用一个最小的例子来描述.考虑表面的C函数模板: template typename Tvoid scale_impl(const T * x,T * y,const T a,const size_t N) { for (size_t n = 0; n N; ++n) { y[n] = a*x[n]; }} 我希望能够
这是一个关于从Cython融合类型转换为C类型的一般问题,我将用一个最小的例子来描述.考虑表面的C函数模板:
template <typename T> void scale_impl(const T * x,T * y,const T a,const size_t N) { for (size_t n = 0; n < N; ++n) { y[n] = a*x[n]; } } 我希望能够在任何类型和形状的任何numpy ndarray上调用此函数.使用Cython,我们首先声明函数模板: cdef extern: void scale_impl[T](const T * x,const size_t N) 然后声明我们希望操作的有效标量类型: ctypedef fused Scalar: float double ... 最后实现实际的Cython垫片: def scale(ndarray[Scalar] x,Scalar a): """Scale an array x by the value a""" cdef ndarray[Scalar] y = np.empty_like(x) scale_impl(<Scalar *>x.data,<Scalar *>y.data,a,x.size) return y 这不起作用有两个原因: > x只能是1维,而不是任意(或至少很多)维 人们显然可以明确推断出这些专业化: if Scalar is float: scale_impl(<float *>x.data,<float *>y.data,x.size) if Scalar is double: scale_impl(<double *>x.data,<double *>y.data,x.size) if Scalar is ... 但是这会产生一个组合数量的代码路径,我必须手工编写用于娱乐多个融合类型的函数,并创建了这种情况(我假设)引入融合类型以避免. 有没有办法将任意维度(在原因内)数组传递给Cython函数并让它推导出标量数据的指针类型?或者,处理此类功能的最合理的折衷方案是什么? 解决方法
(另请参阅
Using Cython to wrap a c++ template to accept any numpy array中给出的答案,这是一个非常类似的问题.)
使用表单& x [0]而不是尝试转换x.data解决了选择正确的模板专业化的问题. 2D阵列的问题有点复杂,因为不保证阵列是连续的或有序的. 我创建了一个在一维数组上执行实际工作的函数,并包装一个根据需要展平的简单函数: def _scale_impl(Scalar[::1] x,Scalar a): # the "::1" syntax ensures the array is actually continuous cdef np.ndarray[Scalar,ndim=1] y = np.empty_like(x) cdef size_t N = x.shape[0] # this seems to be necessary to avoid throwing off Cython's template deduction scale_impl(&x[0],&y[0],N) return y def scale(x,a): """Scale an array x by the value a""" y = _scale_impl(np.ravel(x),a) return y.reshape(x.shape) # reshape needs to be kept out of Cython (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |