Cython 错误消息：缓冲区的维数错误（预期为 1，得到 2）

Question

出于学习目的，我正在尝试在 Cython 中编写最小二乘估计器。我得到了这个基本版本：

import cython
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
cimport numpy as np


def ols_c(np.ndarray x, np.ndarray y):
  cdef int nrowx = x.shape[0]
  cdef int ncolx = x.shape[1]
  cdef np.ndarray beta = np.zeros([ncolx,1], dtype=float) 
  cdef np.ndarray a1 = np.zeros([ncolx, ncolx], dtype=float)
  cdef np.ndarray a2 = np.zeros([ncolx, nrowx], dtype=float)
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

比这个 Numpy 版本稍慢：

import numpy as np
from scipy.linalg import inv

def ols(x,y):
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

我猜这可能是由于数组索引效率低下。根据网上的教程，我修改了基本的 Cython 版本，如下所示：

import cython
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
cimport numpy as np
DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t


def ols_c(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] x, np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] y):
  cdef int nrowx = x.shape[0]
  cdef int ncolx = x.shape[1]
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] beta = np.zeros([ncolx,1], dtype=float) 
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] a1 = np.zeros([ncolx, ncolx], dtype=float)
  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] a2 = np.zeros([ncolx, nrowx], dtype=float)
  a1 = inv(np.dot(x.T,x))
  a2 = np.dot(a1,x.T)
  beta = np.dot(a2,y)
  return(beta)

但现在它不起作用，我收到以下错误消息：

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

是什么导致了这个错误？我还有一些其他问题：

这两行实际上是做什么的？

DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

另外，如果我理解正确键入此 cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] x = np.zeros([ncol, nrow], dtype=float) 创建一个二维数组 x ，其列数相等到 ncol 和 row 等于 nrow，包含浮点数。但是 [DTYPE_t, ndim=2] 实际上做了什么？我还没有找到任何关于此的文档。

提前感谢您的回答！

编辑：看起来如果我用 double 替换 DTYPE_t 并注释这两行：

DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

但是，执行仍然很慢。我可以做些什么来加快速度？

Answer 1

关于你的速度看看@http://simula.no/research/sc/publications/Simula.SC.578/simula_pdf_file：

尝试向量化代码也导致性能很差， 出于同样的原因。矢量化使用切片，切片是 未在 Cython 中实现的 Python 对象。

DeVectorizing 您的代码可能会加快速度。

Answer 2

这两行实际上是做什么的？

DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

---

它将np.float (Python-) 类型分配给名为DTYPE 的变量并声明一个C 类型定义(ctypedef)。

在 Cython 中使用 ctypedef 关键字将使其在编译后的 Cython 代码中添加具有给定类型的 C/C++ typedef 语句。

typedef-fed 类型等于定义它的类型，但是当给它一个其他类型的值时编译器会警告你（即使它是它定义的类型）。

在使用 Cython 时，你应该对 C 或 C++ 有一点了解。