具有任意维度的 Cython ndarray答案

【问题标题】：Cython ndarray with arbitrary dimensions具有任意维度的 Cython ndarray
【发布时间】：2015-10-24 08:30:40
【问题描述】：

我正在编写一些需要能够处理具有任意维数的 NumPy ndarray 的 Cython 代码。目前，我只有不同的函数可以接受不同大小的 ndarray，有点像：

def func1(np.ndarray[DTYPE_float64_t, ndim=1] arr):
    # Do something with the 1-D ndarray.

def func2(np.ndarray[DTYPE_float64_t, ndim=2] arr):
    # Do something with the 2-D ndarray.

def func3(np.ndarray[DTYPE_float64_t, ndim=3] arr):
    # Do something with the 3-D ndarray.

但我想编写一个通用函数，它将任意维度的 ndarray 作为参数。我尝试简单地关闭“ndim”参数，但随后 Cython 假定 ndim=1，这不好。

有没有办法做到这一点，或者我只需要为每个维度编写一个函数？

【问题讨论】：

标签： python numpy cython

【解决方案1】：

如果你只是想按元素做一些事情，诀窍是获取数组的一维视图并对其进行操作

def func(arr):
   shape = arr.shape
   output = _func_impl(arr.ravel())
   return output.reshape(shape) # ensure that the output is the same shape
       # as the input. Skip this if it doesn't make sense!

def _func_impl(np.ndarray[DTYPE_float64_t, ndim=1] arr):
   # do something useful

【讨论】：

好点。但是我们可以在 cython 中展平内存视图吗？例如，我有一个函数cdef foo(float[:,:] arr)，我想在arr 上应用逐元素函数，所以我需要将其展平为仅1dim。
我认为这并不容易——你可能会通过一个指针，但它不会“很好”。（请注意，它仅适用于float[:,::1] C 连续内存视图 - 其他内存视图需要重新分配内存，这绝对超出了内存 view 的范围）。如果 Cython 的问题跟踪器还没有，则可能值得在问题跟踪器上提出功能请求
感谢您的回复。其实在玩了一阵 Cython 之后，我想我现在可能不会继续使用 Cython，因为与我拥有的 numpy 代码相比，Cython 似乎根本无法运行得更快，而且我仍然想重用Cython 内部的 numpy 广播函数，这使得 GIL 无法释放，进一步使得 Cython 代码无法并行运行。