如何在Cython中声明布尔掩码的类型?我真的需要申报吗?这是一个例子:
cpdef my_func(np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_a,
np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_b,
np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_c):
mask = ((array_a > 1) & (array_b == 2) & (array_c == 3)
array_a[mask] = 0.
array_b[mask] = array_c[mask]
return array_a, array_b, array_c
答案 0 :(得分:2)
你需要"演员"通过np.uint8_t
bool
到np.ndarray[np.uint8_t, ndim = 2, cast=True] mask = ...
,即
cimport numpy as np
cpdef my_func(np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_a,
np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_b,
np.ndarray[np.double_t, ndim = 2] array_c):
cdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim = 2, cast=True] mask = (array_a > 1) & (arr
ay_b == 2) & (array_c == 3)
array_a[mask] = 0.
array_b[mask] = array_c[mask]
return array_a, array_b, array_c
否则(没有cast=True
)代码编译但由于类型不匹配而在运行时抛出。
但是,您根本不需要定义mask
的类型并且可以将其用作python-object:会有一些性能损失,或者更准确地说,错过了加速的机会通过早期类型绑定可以略微提升一些东西,但在你的情况下它可能并不重要。
还有一件事:我不知道你的真实代码是怎么样的,但是我希望你知道,cython根本不会加速你的例子 - 与numpy相比没有任何好处。
我们可以很容易地验证,bool-np.array每个值使用8位(至少在我的系统上)。这根本不明显,例如它每个值只能使用一点(很像bitset
):
import sys
import numpy as np
a=np.random.random((10000,))
sys.getsizeof(a)
>>> 80096
sys.getsizeof(a<.5)
>>> 10096
很明显,双数组每个元素需要8个字节+ 86个字节开销,每个元素只需要一个字节。
我们还可以看到False
由0
和True
由1
代表:
print (a<.5).view(np.uint8)
[1 0 1 ..., 0 0 1]
使用cast=True
可以访问底层数组中的原始字节,这是数组内存的一种reinterpret_cast。
Here是一些虽然陈旧的信息。