Question

我正在尝试编译这种代码：

def my_func(double c, int m):
    cdef double f[m][m]

    f = [[c for x in range(m)] for y in range(m)]
    ...

提出：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
def grow(double alpha, double beta, double gamma, int m, int s):
    cdef double f[m][m]
                     ^
------------------------------------------------------------
test.pyx:6:22: Not allowed in a constant expression

之后我假设我不能在指向的位置使用变量，我尝试使用数值：

def my_func(double c, int m):
    cdef double f[500][500]

    f = [[c for x in range(500)] for y in range(500)]
    ...

然后我得到：

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
    f = [[beta for x in range(500)] for y in range(500)]
     ^
------------------------------------------------------------
test.pyx:13:6: Assignment to non-lvalue 'f'

所以，我想知道如何在cython代码中声明和制作2D列表。我在google搜索“cython 2D list”的文档中找不到这种例子

Answer 1

不要在Cython中使用列表推导。他们创建常规的python列表没有加速。 Wiki says，您应该在Cython中使用动态分配，如下所示：

from libc.stdlib cimport malloc, free

def my_func(double c, int m):
    cdef int x
    cdef int y
    cdef double *my_array = <double *>malloc(m * m * sizeof(double))

    try:

        for y in range(m):
            for x in range(m):
                #Row major array access
                my_array[ x + y * m ] = c

        #do some thing with my_array

    finally:
       free( my_array )

但是如果你需要一个2D数组的python对象，建议使用NumPy。

Answer 2

cdef double f[500][500]

这是宣布500个双打500 C阵列的C阵列。这是500 * 500打包的双值（在这种情况下存储在堆栈中，除非Cython做了一些时髦的事情）没有任何间接，这有助于提高性能和缓存利用率，但显然会增加严格的限制。也许你想要这个，但你应该学习足够的C来了解这意味着什么。顺便说一句，一个限制是大小必须是编译时常量（取决于C版本; C99和C10允许它），这是第一个错误消息的内容。

如果您使用数组，则不会按照您的方式初始化f，因为这没有任何意义。 f已经是500x500双变量，并且无法将数组作为一个整体分配（后者的错误消息试图告诉您）。特别是，list comprehension创建了一个完整的Python列表对象（您也可以使用Cython，见下文），其中包含完全成熟的“盒装”Python对象（在本例中为float个对象）。列表与C数组不兼容。使用带有项目分配的嵌套for循环进行初始化。最后，这样的数组需要500 * 500 * 8字节，几乎是2 MiB。在某些系统上，这比整个堆栈大，而在所有其他系统上，它是堆栈的如此大部分，这是一个坏主意。你应该堆分配该数组。

如果您使用Python列表，请注意您在性能和内存使用方面不会得到很大改进（假设您的代码主要是操作该列表），尽管您可能会获得一些回报。你可以放弃cdef，或者使用list作为类型（object也可以使用，但你从中获得任何东西，所以你也可以省略它。）

NumPy阵列可能更快，内存效率更高，和使用起来更方便。如果您可以根据NumPy的操作实现算法的性能关键部分，则可以在不使用Cython 的情况下获得所需的加速。

如何在Cython中声明2D列表

2 个答案: