Question

传递ntype np.float64_t的numpy数组工作正常（下图），但我无法传递字符串数组。

这是有效的：

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

ctypedef np.float64_t dtype_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_t, ndim=2] A):
    print A 

def testing():
    chunk = np.array ( [[94.,3.],[44.,4.]], dtype=np.float64)

    func1 (chunk)

但我无法做到这一点： 我找不到numpy string dtypes匹配的'type identifier'。

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

ctypedef np.string_t dtype_str_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_str_t, ndim=2] A):
    print A 

def testing():
    chunk = np.array ( [['huh','yea'],['swell','ray']], dtype=np.string_)

    func1 (chunk)

编译错误是：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
ctypedef np.string_t dtype_str_t 
    ^
------------------------------------------------------------

cython_testing.pyx:9:9: 'string_t' is not a type identifier

更新

通过查看numpy.pxd，我看到以下ctypedef语句。也许这足以说我可以使用uint8_t并假装一切正常，只要我可以做一些演员？

ctypedef unsigned char      npy_uint8
ctypedef npy_uint8      uint8_t

只需看看铸造的成本有多高。

Answer 1

看起来你运气不好。

http://cython.readthedocs.org/en/latest/src/tutorial/numpy.html

尚不支持某些数据类型，如布尔数组和字符串数组。

这个答案不再有效，正如Saullo Castro的答案所示，但我会将其留作历史用途。

Answer 2

使用Cython 0.20.1，它可以使用cdef np.ndarray，而无需指定数据类型和维数：

import numpy as np
cimport numpy as np

cdef func1(np.ndarray A):
    print A

def testing():
    chunk = np.array([['huh','yea'], ['swell','ray']])
    func1(chunk)

如何将一个numpy字符串类型数组传递给Cython中的函数

2 个答案: