Question

当我在Cython中将一个numpy ndarray从一种类型转换为另一种类型时，我遇到了一个非常奇怪的错误。例如，当我写下以下convert_test.pyx时：

cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np

DTYPE = np.float32
ctypedef np.float32_t DTYPE_t

def convert_to_int(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] float_matrix):
    cdef np.ndarray[np.int, ndim=2] int_matrix=float_matrix.astype(np.int)
    return int_matrix

编译并测试：

from convert_test import convert_to_int
a_int=convert_to_int(np.zeros((2,2)).astype(np.float32))

我收到了非常熟悉的消息：

ValueError：缓冲区dtype不匹配，预期'int object'但得到'long'

这可能非常明显，但我还没有看到它。

Answer 1

您必须在声明中使用_t类型：cdef np.ndarray [np.int_t，ndim = 2]。

Answer 2

你为什么不这样做？编译并在我的计算机上正常工作：

cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np

DTYPE = np.float32
ctypedef np.float32_t DTYPE_t

def convert_to_int(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] float_matrix):
    int_matrix = np.array(float_matrix, dtype=np.int32)
    return int_matrix

或者如果你真的想要一个记忆视图：

def convert_to_int(DTYPE_t[:,:] float_matrix):
    cdef int[:,:] int_matrix = np.array(float_matrix, dtype=np.int32)
    return np.asarray(int_matrix)

第二个答案我刚将旧的ndarray参数转换为typed memoryviews和int_matrix的现代float_matrix语法。上面的样式是矩阵的连续内存格式[:,:]（例如NumPy默认使用numpy.zeros）。

请注意，您发布的功能只是截断小数点后的所有内容（没有向上/向下舍入），所以请确保这是您想要的。

Cython无法将float ndarray转换为int ndarray

2 个答案: