Cython

时间：2015-05-05 13:12:59

标签： python c numpy cython complex-numbers

在Cython中处理复数的正确方法是什么？

我想使用dtype np.complex128的numpy.ndarray编写一个纯C循环。在Cython中，关联的C类型定义在 Cython/Includes/numpy/__init__.pxd为

ctypedef double complex complex128_t

所以看起来这只是一个简单的C复合体。

然而，很容易获得奇怪的行为。特别是，有了这些定义

cimport numpy as np
import numpy as np
np.import_array()

cdef extern from "complex.h":
    pass

cdef:
    np.complex128_t varc128 = 1j
    np.float64_t varf64 = 1.
    double complex vardc = 1j
    double vard = 1.

行

varc128 = varc128 * varf64

可以由Cython编译，但是gcc无法编译生成的C代码（错误是“testcplx.c：663：25：错误：声明说明符中的两个或更多数据类型”，似乎是由于行{ {1}}）。此错误已经报告（例如here），但我没有找到任何好的解释和/或清洁解决方案。

如果不包含typedef npy_float64 _Complex __pyx_t_npy_float64_complex;，则没有错误（我猜是因为complex.h不包括在内）。

但是，由于在typedef生成的html文件中，行cython -a testcplx.pyx为黄色，意味着它尚未转换为纯C，因此仍然存在问题。相应的C代码为： 

varc128 = varc128 * varf64

并且__pyx_t_2 = __Pyx_c_prod_npy_float64(__pyx_t_npy_float64_complex_from_parts(__Pyx_CREAL(__pyx_v_8testcplx_varc128), __Pyx_CIMAG(__pyx_v_8testcplx_varc128)), __pyx_t_npy_float64_complex_from_parts(__pyx_v_8testcplx_varf64, 0)); __pyx_v_8testcplx_varc128 = __pyx_t_double_complex_from_parts(__Pyx_CREAL(__pyx_t_2), __Pyx_CIMAG(__pyx_t_2)); 和__Pyx_CREAL是橙色的（Python调用）。

有趣的是，该行

__Pyx_CIMAG

不会产生任何错误并被转换为纯C（只是vardc = vardc * vard ），而它与第一个非常相似。

我可以通过使用中间变量来避免错误（并且它转换为纯C）：

__pyx_v_8testcplx_vardc = __Pyx_c_prod(__pyx_v_8testcplx_vardc, __pyx_t_double_complex_from_parts(__pyx_v_8testcplx_vard, 0));

或仅仅通过施法（但它不会转化为纯C）：

vardc = varc128
vard = varf64
varc128 = vardc * vard

那会发生什么？编译错误的含义是什么？有一个干净的方法来避免它吗？为什么np.complex128_t和np.float64_t的乘法似乎涉及Python调用？

版本

Cython版本0.22（询问问题时Pypi的最新版本）和GCC 4.9.2。

存储库

我创建了一个包含示例（vardc = <double complex>varc128 * <double>varf64 ）和一个包含3个目标的小Makefile（hg clone https://bitbucket.org/paugier/test_cython_complex，make clean，make build）的小型存储库，因此很容易测试任何东西。

1 个答案:

答案 0 :(得分：19)

我可以找到解决此问题的最简单方法是简单地切换乘法的顺序。

如果在testcplx.pyx我改变了

varc128 = varc128 * varf64

到

varc128 = varf64 * varc128

我从失败的情况转变为正确的情况。这种情况很有用，因为它允许直接区分生成的C代码。

TL;博士

乘法的顺序会改变转换，这意味着在失败的版本中，乘法是通过__pyx_t_npy_float64_complex类型尝试的，而在工作版本中，它是通过__pyx_t_double_complex类型完成的。这又引入了typedef行typedef npy_float64 _Complex __pyx_t_npy_float64_complex;，这是无效的。

我很确定这是一个cython bug（更新：reported here）。虽然this is a very old gcc bug report，但响应明确指出（事实上，它不是 gcc 错误，但用户代码错误）：

typedef R _Complex C;
     

这不是有效的代码;你不能将_Complex与typedef一起使用，   只与＆＃34; float＆＃34;，＆＃34; double＆＃34;或者＆＃34;长双＆＃34;其中一种形式   列于C99。

他们得出结论：double _Complex是有效的类型说明符，而ArbitraryType _Complex则不是。{1}}。 This more recent report具有相同类型的响应 - 尝试在非基本类型上使用_Complex超出规范，而GCC manual表示_Complex只能与{float一起使用1}}，double和long double

所以 - 我们可以破解cython生成的C代码来测试：用typedef npy_float64 _Complex __pyx_t_npy_float64_complex;替换typedef double _Complex __pyx_t_npy_float64_complex;并验证它确实有效并且可以编译输出代码。

通过代码短途旅行

交换乘法顺序只会突出显示编译器告诉我们的问题。在第一种情况下，违规行是typedef npy_float64 _Complex __pyx_t_npy_float64_complex; - 它正在尝试分配类型npy_float64 和 使用关键字{ {1}}到_Complex类型。

__pyx_t_npy_float64_complex或float _Complex是有效类型，而double _Complex则不是。要查看效果，您只需从该行中删除npy_float64 _Complex，或将其替换为npy_float64或double，代码就可以正常编译。接下来的问题是为什么这条线首先产生......

这似乎是由Cython源代码中的this line产生的。

为什么乘法的顺序会显着改变代码 - 这样会引入类型float，并以失败的方式引入？

在失败的实例中，实现乘法的代码将__pyx_t_npy_float64_complex转换为varf64类型，对实部和虚部进行乘法运算，然后重新组合复数。在工作版本中，它使用函数__pyx_t_npy_float64_complex

直接通过__pyx_t_double_complex类型执行产品

我想这就像cython代码一样简单，从它遇到的第一个变量中获取用于乘法的类型。在第一种情况下，它会看到一个浮点数64，因此根据它生成（无效）C代码，而在第二种情况下，它会看到（double）complex128类型并将其转换基于该类型。这个解释有点波动，如果时间允许，我希望回到它的分析......

关于此问题的说明 - here we see __Pyx_c_prod typedef为npy_float64，因此在此特定情况下，修正可能包括修改the code here使用double double _Complex type的{​​{1}}，但这超出了SO答案的范围，并没有提供一般解决方案。

C代码差异结果

工作版

从`varc128 = varf64 * varc128

行创建此C代码 
npy_float64

版本失败

从行__pyx_v_8testcplx_varc128 = __Pyx_c_prod(__pyx_t_double_complex_from_parts(__pyx_v_8testcplx_varf64, 0), __pyx_v_8testcplx_varc128);

创建此C代码 
varc128 = varc128 * varf64

这需要这些额外的导入 - 并且违规行是__pyx_t_2 = __Pyx_c_prod_npy_float64(__pyx_t_npy_float64_complex_from_parts(__Pyx_CREAL(__pyx_v_8testcplx_varc128), __Pyx_CIMAG(__pyx_v_8testcplx_varc128)), __pyx_t_npy_float64_complex_from_parts(__pyx_v_8testcplx_varf64, 0)); __pyx_v_8testcplx_varc128 = __pyx_t_double_complex_from_parts(__Pyx_CREAL(__pyx_t_2), __Pyx_CIMAG(__pyx_t_2)); - 它正在尝试分配类型typedef npy_float64 _Complex __pyx_t_npy_float64_complex; 和 npy_float64类型_Complex 

__pyx_t_npy_float64_complex
相关问题
最新问题