Cython：“numpy”数组的内存视图失去了“numpy”数组功能？

Question

考虑以下示例：

cdef test_function():
    cdef:
        double[:] p1 = np.array([3.2, 2.1])
        double[:] p2 = np.array([0.9, 6.])

    return p1-p2

如果使用，则返回以下错误：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
cdef test_function():
    cdef:
        double[:] p1 = np.array([3.2, 2.1])
        double[:] p2 = np.array([0.9, 6.])

    return p1-p2
            ^
------------------------------------------------------------

cython_cell_v3.pyx:354:13: Invalid operand types for '-' (double[:]; double[:])

如果我使用 numpy 数组来初始化内存视图，我该如何使用它的功能？我是否必须以某种方式对内存视图进行取消引用？

Answer 1

这行得通：

cpdef test_function():
    cdef:
        double[:] p1 = np.array([3.2, 2.1])
        double[:] p2 = np.array([0.9, 6.])

    # return p1-p2
    cdef int I
    I = p1.shape[0]
    for i in range(I):
        p1[i] -= p2[i]
    return np.asarray(p1)
print "Test _function", test_function()

我对数组进行迭代，就好像它们是“c”数组一样。如果没有最后的np.asarray，它只会显示

>>> memview.test_function()
<MemoryView of 'ndarray' at 0xb60e772c>

另见示例 http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html#comparison-to-the-old-buffer-support

---

我尝试了不同的功能：

cpdef test_function1(x):
    cdef:
        int i, N = x.shape[0]
        double[:] p1 = x
    for i in range(N):
        p1[i] *= p1[i]
    return np.asarray(p1)*2

x = np.arange(10.)
print "test_function1 return", test_function1(x)
print "x after test_function1", x

正如所料，函数x 之后是x**2。但是函数返回的是2*x**2。

我直接修改p1，但最终也修改了x。我认为p1 是x 的一种视图，但功能有所减少。 np.asarray(p1) 为其提供了numpy 功能，因此我可以对其执行数组* 并返回结果（无需进一步修改x）。

如果我用以下方式完成了函数：

out = np.asarray(p1)
out *= 2
return out 

我最终也修改了原来的x。 out 是 x 的一个 numpy 视图。 out 表现得像一个数组，因为它是一个数组，而不是因为与 x 的某个远距离链接。