如何在 Cython 中定义一个列表答案

【问题标题】：how to define a list in Cython如何在 Cython 中定义一个列表
【发布时间】：2018-10-14 17:22:42
【问题描述】：

我想将下面的python代码转换成Cython：

x_array = []

x_array.append(x_new)

我尝试了以下 Cython 代码，但它给出了错误：

cdef np.ndarray[double, dim=1] x_array

x_array.append(x_new)

错误显示：

Cannot coerce list to type [double, dim=1]

【问题讨论】：

欢迎堆栈溢出。当询问有关由您的代码引起的问题的问题时，如果您提供人们可以用来重现问题的代码，您将获得更好的答案。请阅读如何提供Minimal, Complete, and Verifiable example。
你输入的是一个 numpy 数组而不是一个列表。尝试修复内置 Python 对象的类型（例如 list）并没有真正的优势
有没有办法解决这个问题？我的 python 代码中有很多列表对象。有没有办法使用 Cython 来提高性能？

【解决方案1】：

您的选择是：

cdef list x_array。这让 Cython 知道 x_array 的类型实际上是一个列表。您可能会因此而获得小幅加速。
将 x_array 改为一个 numpy 数组。如果列表中的所有元素都是相同的简单数字类型，那么这可能是一个更好的选择。请注意 appending 到 numpy 数组可能会很慢，因此您应该提前计算大小。
```
cdef np.array[double, dim=1] x_array = np.zeros((some_precomputed_size,))
# or
cdef double[:] x_array = np.zeros((some_precomputed_size,))
```
请注意，这只会加快某些类型的操作（主要是访问 Cython 中的单个元素）
如果您开始使用 Python lists，您有时可以通过 Cython 中的 Python C API 访问它们来加快速度。 This answer 提供了一个很好的例子。当您提前知道大小时，这最有效，因此您可以预先分配数组（即不要append！）并且还可以避免一些 Cython 引用计数。这种方法很容易出错，导致引用计数错误，所以要谨慎操作。

【讨论】：