Question

是否存在将cdef数组设置为零的cython-ic方式。我有一个带有以下签名的函数：

cdef cget_values(double[:] cpc_x, double[:] cpc_y):

该函数调用如下：

cdef double cpc_x [16]
cdef double cpc_y [16]
cget_values(cpc_x, cpc_y)

现在我要做的第一件事就是将这些数组中的所有内容都设置为零。目前，我正在使用for循环：

for i in range(16):
    cpc_x[i] = 0.0
    cpc_y[i] = 0.0

我想知道这是否是一个没有太多开销的合理方法。我经常调用这个函数，并且想知道在cython中是否有更优雅/更快的方法。

Answer 1

我假设您已经在使用@cython.boundscheck(False)，因此您无法在性能方面做出改进。

出于可读性的原因，我会使用：

cpc_x[:]=0.0
cpc_y[:]=0.0

cython会将此转换为for - 循环。另一个额外优势：即使未使用@cython.boundscheck(False)，生成的C代码仍然没有边界检查（__Pyx_RaiseBufferIndexError）。以下是a[:]=0.0生成的代码：

  {
      double __pyx_temp_scalar = 0.0;
      {
          Py_ssize_t __pyx_temp_extent_0 = __pyx_v_a.shape[0];
          Py_ssize_t __pyx_temp_stride_0 = __pyx_v_a.strides[0];
          char *__pyx_temp_pointer_0;
          Py_ssize_t __pyx_temp_idx_0;
          __pyx_temp_pointer_0 = __pyx_v_a.data;
          for (__pyx_temp_idx_0 = 0; __pyx_temp_idx_0 < __pyx_temp_extent_0; __pyx_temp_idx_0++) {
            *((double *) __pyx_temp_pointer_0) = __pyx_temp_scalar;
            __pyx_temp_pointer_0 += __pyx_temp_stride_0;
          }
      }
  }

可以改善性能的是将内存视图声明为连续的（即double[::1]而不是double[:]。a[:]=0.0生成的C代码将是：

  {
      double __pyx_temp_scalar = 0.0;
      {
          Py_ssize_t __pyx_temp_extent = __pyx_v_a.shape[0];
          Py_ssize_t __pyx_temp_idx;
          double *__pyx_temp_pointer = (double *) __pyx_v_a.data;
          for (__pyx_temp_idx = 0; __pyx_temp_idx < __pyx_temp_extent; __pyx_temp_idx++) {
            *((double *) __pyx_temp_pointer) = __pyx_temp_scalar;
            __pyx_temp_pointer += 1;
          }
      }
  }

正如我们所看到的，在连续版本中不再使用strides[0] - 在编译期间评估strides[0]=1，并且可以更好地优化生成的C代码（例如参见here }）。

人们可能会想要聪明并使用低级memset - 函数：

from libc.string cimport memset
memset(&cpc_x[0], 0, 16*sizeof(double))

但是，对于较大的数组，与连续内存视图的使用相比没有区别（即double[::1]，例如见here）。较小尺寸的开销可能较少，但我从不关心检查。

将cython cdef扩展数组设置为零

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