Cython 用户的 Numpy 类型

Question

当我从 Cython 代码中使用 numpy.{typename}、numpy.npy_{typename} 和 numpy.{typename}_t 时，我不太明白它们之间有什么区别？

即这些类型有什么区别：

# test.pyx
cimport numpy as np
import numpy as np

np.float32
np.npy_float32
np.float32_t

据我所知：第一种类型是动态的，即 Cython 将生成一些代码以在运行时检测该类型的大小。另外两种类型是静态的，即使用它的代码将使用每种类型的预定义大小进行编译。请纠正我。

附加链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.dtype.html#c-type-names

Answer 1

np.float32 是 NumPy 的 TypeDescriptor，它是一个 Python 对象，可以像在 Python 中一样查询并传递给 NumPy 来构造数组。

np.npy_float32 是 C 类型，可以在任何需要 C 类型的地方使用，例如

cdef np.npy_float32 x = 1.902
cdef np.ndarray[np.npy_float32, ndim=2] A = np.zeros((3, 4), dtype=np.float32)

np.float32_t 只是np.npy_float32 的typedef，可以用作简写。