Question

我使用Cython尝试做到这一点：

cpdef myFun(double[:] array):
    cdef int[:] sortIndices = np.argsort(array, kind='mergesort')
    array = array[sortIndices]

编译器抱怨：

指定的memoryview无效索引，键入int [：]

如何使用某种整数数组为该内存视图建立索引？仅允许切片吗？我可以轻松地将基于“数组”的索引与旧的NumPy数组缓冲区支持一起使用。（我只是修改了代码以使用memoryviews来查看它是否可以提高性能，但实际上会中断...）

Answer 1

@ead自己展开循环的建议是一个很好的建议，但是我很想对基础的Numpy数组进行这种类型的索引编制，您可以使用memoryview的public String handleRequest() { DatePicker datePicker = new DatePicker(-1, -1); List<HubspotContact> contacts = MySoapClient.getRegistrants(datePicker.getStartDate(),datePicker.getEndDate()); insertToDB(contacts); return null; }属性进行访问：

base

或者

array = array.base[sortIndices]

这具有快速编写代码的优点，并且只需要对工作array = np.asarray(array)[sortIndices]代码进行最少的修改。它有一些小缺点：

没有Cython加速，因为它基本上是Python对象调用-我希望这没关系，因为Numpy索引通常相当快，并且假设ndarray足够长，可以否定Python对象呼叫。
如果基础对象实际上不是一个Numpy数组，则第一个版本会中断（因此，该函数在可以采用的类型上比在memoryview接口最初出现时要受到更多的约束。您可以使用来解决该问题第二个版本，应该创建一个Numpy数组，该数组包装在memoryview的内存周围。

Answer 2

恐怕不可能像numpy可以使用int-arrays那样使用类型化的内存视图作为索引。

Cython的文档states that

内存视图使用Python切片语法的方式与NumPy类似。

“相似”表示整数，切片（:），省略号（...）和None（对应于numpy.newaxis('None')）相同，但不能用于整数数组或布尔数组，它们可以用作numpy中的索引。

负责生成对键入的内存视图的访问权限的Cython代码为generate_buffer_slice_code，而您所需要知道的一切都在文档字符串中：

 """ 
 Slice a memoryviewslice. 
 indices     - list of index nodes. 
 If not a SliceNode, or NoneNode,  then it must be coercible to Py_ssize_t 
 ....
 """

因此array既不是SliceNode（即:，...或例如0:33），也不是None，也不能被强制为{{1 }}，因此无法由Cython进行处理。

我的第一个想法是，将功能添加到Cython的类型化内存视图并不难。但这可能不是那么容易以一致的方式完成的：操作的结果必须是新类型的内存视图（因为我们无法就地更改数组-生成的数组可能具有完全不同的尺寸）-但是哪种类型应该是基础缓冲区？在numpy世界中，这很容易，因为这里的所有内容都是numpy数组，但是类型化内存视图的基础缓冲区可以是numpy-array，Py_ssize_t，堆栈上的c-array等等。

您现在最好的选择可能是每手进行一次重新排序（以便您可以显式选择底层缓冲区的类型）并通过它替换损坏的代码，或者退回到该操作的numpy功能，如图所示。 @DavidWs的答案。

使用int的memoryview索引Cython memoryview

2 个答案: