Question

我想将2D numpy数组传递给cdef函数，其中数组的尺寸可以变化。这是我试过的：

cimport numpy as cnp

input = numpy.array([[3.34, 2.2],[1.1, -0.6]])
input = input[:,:].astype(np.double)
cdef int nrows = 2
cdef int ncols = 2

# output of function
cdef cnp.ndarray[cnp.uint8_t, ndim=2] output = np.zeros((2,2), dtype=np.uint8)  

test_array(nrows, ncols, &input[0], <unsigned char**>output.data)

我的test_array函数是：

cdef void test_array(Py_ssize_t nrows, Py_ssize_t ncols, double **x, unsigned char **output) nogil:

output[0][0]=1
output[1][0]=0
output[1][1]=1
output[0][1]=0

我的函数原型是：

cdef void test_array(Py_ssize_t nrows, Py_ssize_t ncols, double **x, unsigned char **output) nogil

当我编译时，我收到一条错误，上面写着“无法获取Python对象的地址”并指向&input[0]。该语法适用于一维数组，但我不确定二维数组的语法是什么。我也试过&input[0][0]，但这也错了。

Answer 1

目前尚不清楚您希望实现的目标：

A：如果它应该是纯粹的cython函数，那么你应该使用typed memory view，这意味着你的函数签名应该是

cdef void test_array(double[:,:] x, unsigned char[:,:] output) nogil:

没有nrows，ncols，因为输入的内存视图包含此信息（类似于std::vector）。

B： array_test实际上是c函数的包装器，它需要double **和unsigned char **，那么你应该看看这个{ {3}}

实际上，我想解释一下，为什么你的尝试不起作用。

首先，为什么&input[0]没有工作？真正的问题是什么是input[0]：

import numpy as np
input=np.zeros((3,3))
type(input[0])
<type 'numpy.ndarray'>
type(input[:,0])
<type 'numpy.ndarray'>
type(input[0,0])
<type 'numpy.float64'>

所以input是一个numpy.ndarray，意思是一个python对象，而cython拒绝接受它的地址。 input[0,0]的情况也是如此 - 它是一个python对象。到目前为止没有运气。

要使它工作，你需要input成为一个cython-numpy数组（我不知道如何更好地表达它 - 看看这个例子）：

import numpy as np
cimport numpy as np #that the way it is usually imported

def try_me():
    cdef np.ndarray[double, ndim=2] input = np.array([[3.34, 2.2],[1.1, -0.6]])
    cdef double *ptr1=&input[0,0]
    cdef double *ptr2=&input[1,0]
    print ptr1[0], ptr2[1] #prints 3.34 and -0.6

重要的部分：input不再被视为/解释为python对象，而是类型为cython-type np.ndarray[double, ndim=2]，这使得语法&input[0,0]成为可能地点。

可能更精确地看待它：cimport numpy为处理numpy数组提供了额外的工具，因此我们可以访问纯python中无法访问的内部。

但是，&input[0,0]不是double **类型，而是double *类型，因为numpy.ndarray只是一个连续的内存块，只有运算符[i,j]嘲笑2d的感觉：

How it feels:
    A[0] -> A00 A01 A02
    A[1] -> A10 A11 A12

The real layout in the memory:
     A00 A01 A02 A10 A11 A12

没有指向行的指针，但您可以通过cdef double *ptr2=&input[row_id,0]创建它们，SO-question中讨论了如何处理它们。

要说numpy.ndarray只是一段连续的记忆是一种简化 - numpy.ndarray是一个非常复杂的野兽！请考虑以下示例：

import numpy as np
cimport numpy as np

def try_me2():
    cdef np.ndarray[double, ndim=2] input = np.array([[1.0, 2.0],
                                                      [3.0, 4.0]])
    cdef np.ndarray[double, ndim=1] column = input[:,1]  
    cdef double *ptr = &column[0]
    print column          #prints column "2 4"
    print ptr[0],ptr[1]   #prints "2 3" and not "2 4"!

现在，此处input和column共享相同的内存，内存input[1][0]会在input[0][1]=column[0]之后保存，然后才会input[1][1]=column[1]。 ptr[1]获取input[0][1]旁边的内存单元格，这是input[1][0]=3而不是input[1][1]=4。

cython：将2D numpy数组传递给cdef函数

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