Question

Cython不喜欢闭包中的numpy数组吗？

%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np

def f(np.ndarray[double, ndim=1] a):
    def g (double b):
        return a+b

    return g(1)

使用稳定版本0.24，我得到：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
import numpy as np
cimport numpy as np

def f(np.ndarray[double, ndim=1] a):
     ^
------------------------------------------------------------

cython_magic.pyx:4:6: Buffer types only allowed as function local variables

如果我摆脱g的定义，它编译/工作正常。

Answer 1

还有一些工作：

仅将类型分配给内部函数中的变量：
```
def f(a):
    def g (double b):
        cdef np.ndarray[double, ndim=1] a_typed = a
        return a_typed+b

    return g(1)
```
这与g每次调用时检查类型相关的费用很小，其重要性取决于您在g中执行的其他工作量。
使用记忆视图和无类型变量的混合。
```
def f(a):
   cdef double[:] memview_of_a = a

   def g(double b):
       memview_of_a[0] = 0 # example of indexing operation
       return a+b

   return g(1)
```
这里要记住的是memview_of_a和a查看相同的数据，因此您可以通过两种不同的方式访问它。内存视图可以快速进行数组索引。像数组上的标量操作之类的东西实际上并没有受到类型信息的影响，因此没有理由强迫它成为特定的类型。

总之，这是一个限制，但有工作场所（尽管它们并不是很整洁）。

缓冲区类型仅允许作为函数局部变量，但这是我正在做的事情

1 个答案: