如何编译.C code从用Cython用gcc
现在，我已经成功地在Windows 7上安装用Cython，我尝试编译使用用Cython一些用Cython code，但GCC让我的生活努力。 CDEF无效say_hello（名称）： 打印“你好％的”名字％ 使用gcc来编译code抛出几十未定义的引用 -erros，我pretty确保 libpython.a 可（如安装教程说的未定义的引用的-errors是，如果这个文件丢失抛出
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扩展Python - 痛饮，不痛饮，或用Cython
我发现我的Python code中的瓶颈，与心理等发挥各地然后决定写一个C / C ++的扩展性能。 随着痛饮的帮助，你几乎不需要关心的参数等一切工作正常。 现在我的问题：痛饮创建了一个相当大的PY-文件，做了很多'checkings'和'PySwigObject'的调用实际.pyd或的.so code之前。你 没有任何人有任何经验，是否有一些性能来获取，如果你手工写这个文件还是让痛饮做到这
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项目组织与用Cython和C ++
我想提供我的C ++与Python接口项目。从技术上讲，我已经决定用用Cython用于包装的C ++ code。随着时间的推移，整个项目是为了成为一个Python的扩展模块，但在第一，这是高度实验性的。渐渐地，C ++类需要接触到Python。 我的问题是如何最好地组织文件和构建配置，以便用Cython产生和人类编写的C ++ code不要混合Python的扩展模块是干净建单独从其他目标。 我
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传递一个numpy的指针（DTYPE = np.bool），以C ++
我想用通过用Cython传递它的指针要在C型布尔++的numpy的数组。我已经知道如何与其它数据类型一样UINT8做到这一点。这样做与布尔以同样的方式这是行不通的。我能够编译但在运行时出现以下异常： 回溯（最后最近一次调用）： 文件“test.py”，15号线，上述＆lt;＆模块GT; C = r.count（B，4） 文件“rect.pyx”41行，在rect.PyRectan
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在分配numpy的用Cython数据视图
我想linalg反函数（la.inv）的输出分配给在用Cython视图。不幸的是这是行不通的。我总能la.inv（）的输出分配给一个临时ndarray对象，然后将其内容复制到视图。 有没有更好的方式来做到这一点。 cpdef INT testfunc1（np.ndarray [np.float_t，NDIM = 2] A， 双[：，：] b）除-1：
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用Cython - 将字符串转换为char名单**
我怎么能Python字符串的Python列表转换为空值终止的char ** 这样我就可以把它传递给外部的C函数？ 我有： 结构saferun_task： saferun_jail *监狱 saferun_limits *极限 焦炭** argv的 INT stdin_fd INT stdout_fd INT stderr_fdINT saferun
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快速字符串数组 - 用Cython
有以下假设code： CDEF从“string.h中”外部： INT的strcmp（字符* STR1，字符* STR2）高清美孚（list_str1，list_str2）： CDEF unsigned int类型I，J c_arr1 =？ c_arr2 =？ 对于我的xrange（LEN（list_str1））： 对于j中的xrange（
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如何使用用Cython通过Python列表到C函数
我使用的是树莓派与连接到GPIO定制硬件接口。控制软件是用Python编写，界面的定制硬件是写在C，因为它是一个更快的C实现。我现在需要开始从我的Python调用我的C函数，并且最近已经在学习如何在用Cython包装℃。我已经得到的一切工作，除了传递一个Python列表C函数。 需要我的定制的硬件可以从1至32字节，因此，使用的阵列的任何地方发送。 在用Cython教程和其他参考资料我已阅读在
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在用Cythonç的malloc数组指针回报
怎样才能返回地用Cython一个malloc数组指针（或numpy的数组指针）回python3，有效。 在用Cython code完美的作品，只要我不返回数组指针 我想： 高清双复数* randn_zig（INT N）： ... R =的malloc（N * N * sizeof的（双复数）） ... 回归ř 的C11（GCC 11）相当于是：双复* randn_zig（
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如何创建一个固定长度，在用Cython Python对象的可变数组？
我需要在创建数据结构特里要使用Python对象的数组。我需要将固定长度的结构像一个数组和可变像一个列表。我不想使用列表，因为我希望能够确保名单的究竟的大小合适（如果它开始分配额外的元素，内存开销可能加起来非常快的特里变大）。有没有办法做到这一点？我试图创建一个对象数组： CDEF类TrieNode： CDEF对象成员[32] ...但是，这给了一个错误：错误编译用Cython文件
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传递numpy的阵列到C code包裹着用Cython
我已有C code小一点，我想用用Cython包装。我希望能够建立一个数numpy的数组，然后通过这些数组作为参数到C code，其功能拍摄标准的C数组（1D和2D）。我搞清楚怎么写正确的.pyx code，妥善处理事情方面我有点卡住了。 有少数的函数，而是在文件funcs.h一个典型的函数看起来是这样的： 双InnerProduct（双* A，双** coords1，双** coords2，
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用Cython的差（ER）性能numpy的阵列memoryview相比，C数组
我遇到从
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我可以创建一个静态C数组用Cython？
我想正是为此在用Cython： CDEF INT shiftIndexes [] = [1，-1,0，2， - 1，-1，4,0，-1，8,1，-1，16， 1，0，32，1，1，64，0，1，128 1，-1，1] 我见过固定的bug报告和旧邮件列出了静态数组功能在用Cython存在一些参考，但我找不到ANTY例子和这个特殊的例子给了我一个语法错误：在C变量声明语法错误 时有可能使静
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数组c VS numpy的数组
在性能方面（代数运算，查询，缓存等），是否有 C数组之间的差异（可公开为C数组，或 cython.view.array [用Cython数组]，或上述两者的memoryview）和 numpy的阵列（在用Cython应该没有Python的开销） 编辑： 我要提的是，numpy的阵列中使用用Cython是静态类型，而 DTYPE 是numpy的编译时datypes（如 CDEF NP .int_
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在用Cython蟒蛇的小数组有效的数学OPS
我用numpexpr快速数学上的大型阵列，但是，如果数组的大小小于CPU缓存，采用简单的数组运算写我的code地用Cython是远远快，特别是，如果函数被调用多个倍。 问题是，你如何使用数组在用Cython工作，或者更明确：有没有直接接口在用Cython Python的array.array类型？我希望做的是这样的（简单的例子） cpdef阵列[双] running_sum（数组[双] AR
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我已经错位用Cython厉害，它的表现比纯Python差。为什么？
我是相当新的Python和绝对无知C（不幸），所以我努力正确理解与用Cython工作的某些方面。的 分析一个Python程序，发现这只是一对夫妇的占用了大部分时间的循环后，我决定寻找到他们倾倒用Cython。起初，我只是让用Cython间preT Python的，因为它是，结果是一个（了不起！）〜2倍的速度提升。太酷了！ 从Python的主力，我传递函数的两个2-D阵列（“A”和“B”）和一个
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在用Cython创建小数组花费的时间量堆积如山
我写了numpy的，根据一个任意分布，当我遇到这确实怪异的行为来产生随机数的新的随机数生成器： 这是test.pyx #cython：boundscheck =假 #cython：概括=假 导入numpy的是NP cimport numpy的是NP cimport用Cython高清准系统（np.ndarray [双，NDIM = 1]一，np.ndarray [双，NDIM = 1] U，R
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Python列表来用Cython
我想知道如何正常Python列表转换为C清单，用Cython，处理它，并返回一个Python列表。这样的： Python脚本： 进口MyModule的A = [1,2,3,4,5,6] LEN = LEN（一） 打印（mymodule.process（一，LEN）） 用Cython脚本（mymodule.pyd）： cpdef过程中（A，INT LEN）： CDEF浮动ÿ
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为什么numpy.zeros占用空间小
我很奇怪，为什么numpy.zeros占用这样的小空间？ X = numpy.zeros（2亿） 这占用了无记忆的同时， X = numpy.repeat（0,200000000） 1.5GB左右占用。是否numpy.zeros创建空指针数组？ 如果是这样，有没有办法在用Cython改变后设置指针回阵列中的空？如果我使用： X = numpy.zeros（2亿） X [0：2亿= 0
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使用用Cython包装一个C ++模板接受任何numpy的数组
我想换用C ++编写为模板并行排序，与任何数值类型的数组numpy的使用它。我试图用用Cython做到这一点。 我的问题是，我不知道如何将指针传递给numpy的阵列数据（正确类型）到C ++模板。我相信我应该用熔融dtypes这一点，但我不太了解。 在.pyx文件中的code低于 ＃导入C ++模板 从“TEST.CPP”CDEF EXTERN： 无效inPlaceParallelS
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