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我编写了一些程序，在每次迭代中更新numpy列表，并对其执行一些操作。迭代次数取决于时间。例如，在1秒内，可能会有1000到2500次迭代。这意味着对于运行程序1秒，数字列表中的项不会超过2500个。 我实现了一个基本算法，但我不确定它是否是计算bonus的最快方法： import numpy as np cdef int[:, :] pl_list cdef list pl_len
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可以在此处找到 memoryview 的完整说明:> 创建一个引用 obj 的 memoryview.obj 必须支持缓冲协议.支持缓冲协议的内置对象包括bytes 和bytearray. memoryview 具有 element 的概念，它是由原始对象 obj 处理的原子内存单元.对于bytes和bytearray等许多简单类型，一个元素是单个字节，但其他类型如array.array可
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我目前正在Cython pyx 文件中设置我的 MemoryView ，如下所示: @ cython.boundscheck(False)cdef int [:] fill_memview():#这发生在一个大循环内，因此需要快速cdef int [:] x = np.empty(10)对于我在范围(10)中:x [i] = i返回xcdef stupid_loop():对于我在范围(1000
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我有一个numpy布尔数组: myarr = np.array([[False，True]，[True，False]]) 如果我尝试用它初始化Cython MemoryView，如下所示: cdef bint [:，:] mymem = myarr 我收到此错误: ValueError:不了解字符缓冲区dtype格式字符串('?') 如果我改为执行此操作，则效果很好:
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int main(){ int i; int arr[4]; for(int i=0; i
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我正在编写一个用于访问Python 3.5中的FPGA寄存器的用户空间驱动程序，该mmap是FPGA的PCI地址空间，获得了memoryview以提供对内存映射寄存器空间的直接访问，然后使用将32位值写入所选的32位对齐地址. def write_u32(address, data): assert address % 4 == 0, "Address must be 32-bit
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我有一个使用memoryview数组的cython模块，即... double [：，：] foo 我想使用多处理并行运行此模块。但是我得到了错误： PicklingError：无法腌制
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我正在尝试使用Cython用数组参数（ quick_sort（））包装c函数，因此可以将numpy数组传递给它。我已经在文档，SO和网络中搜索了一个可行的最小示例，但没有找到。我尝试了几种可能性，但没有任何进展，因此请帮助我解决这个问题。这是我的文件： quicksort.c #include void quick_sort（int * a，int n）{
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我有一个函数（来自外部Python库），该函数返回要在Cython中处理的 memoryview 对象。 有没有一种方法可以将其转换为输入的字节存储视图（无副本）以提高效率？我该怎么办？这不起作用： mv = memoryview（b'1234'） cdef char [：] * tmv tmv = mv ^ ------------------------------
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我无法在Cython中创建一个简单的类。很少有文档涉及在C ++包装器中处理数组的内存视图。我想创建一个具有时间，x，y和z属性的数据类。我需要这些属性为数组，最终将在Python中调用它们。我以前使用numpy类型进行此操作，但是我想使用memoryviews正确进行此操作。我的背景在C ++中并不强。目前，我仅尝试使time属性与单元素1D数组一起使用。当我尝试构建扩展程序时，出现以下错误：
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关于数组的Python文档明确指出数组符合缓冲区接口。它甚至建议不要使用buffer_info（）方法。但是，当我尝试使用PyObject_GetBuffer（）从C / C ++代码获取Py_Buffer或使用python的memoryview时，就会失败。 例如，在python中（我使用版本2.7）： >> a = array.array（’c’） >>> memoryview（a
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我在下面的代码中读取了一个大文件，该文件具有特殊的结构-其中两个文件需要同时处理.我没有在文件中来回搜索，而是加载了包裹在memoryview调用 中的这两个块 with open(abs_path, 'rb') as bsa_file: # ... # load the file record block to parse later file_records_blo
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例如，我在Cython中使用了很多3D内存视图. cython.declare(a='double[:, :, ::1]') a = np.empty((10, 20, 30), dtype='double') 我经常想遍历a的所有元素.我可以使用类似 的三重循环来完成此操作 for i in range(a.shape[0]): for j in range(a.shape
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Cython 文档很好地解释了它们所允许的内容，以及如何声明它们，以及如何使用它们. 但是，我仍然不清楚它们到底是什么.例如，像这样的numpy数组中的一个简单赋值: my_arr = np.empty(10, np.int32) cdef int [:] new_arr = my_arr 可以使my_arr的访问/分配更快. 幕后发生了什么事? Numpy应该已经以连续的方
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我该如何编写一个Cython函数，该函数接受一个字节字符串对象(普通字符串，字节数组或跟随根据 Unicode和传递字符串 Cython教程页面上，以下内容应该起作用: cpdef object printbuf(unsigned char[:] buf): chars = [chr(x) for x in buf] print repr(''.join(chars))
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我正在用Cython编写Python 2.7扩展模块. 我如何创建一个实现新式缓冲区接口的Python对象，该接口包装由C库提供给我的内存块?多维数组.我给了一个const void *指针和一个长度，以及一些有关指针保持有效时间的详细信息. 我无法复制内存，这会降低应用程序的性能. 使用旧样式的缓冲区对象，我可以简单地使用PyBuffer_FromMemory()，但是我似乎找不到找
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我有一个python memoryview指向要在cython中执行某些处理的bytes对象. 我的问题是: 由于bytes对象不可写，因此cython不允许从其构造类型化的(cython)内存视图 我也不能使用指针，因为我无法获得指向memoryview开始的指针 示例: 在python中: array = memoryview(b'abcdef')[3:]
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我对numpys内存视图有疑问: 假设我们有两个带有内存的数组: import numpy as np import gc x = np.arange(4*3).reshape(4,3).astype(float) y = (np.arange(5) - 5).astype(float) y_ref = y 我们在框架中使用这些(x，y)，因此我们不能仅仅重新定义它们，因为用户可能
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我在numpy数组上有一个memoryview，并希望使用此memoryview将另一个numpy数组的内容复制到其中: import numpy as np cimport numpy as np cdef double[:,::1] test = np.array([[0,1],[2,3]], dtype=np.double) test[...] = np.array([[4,5],
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由于我发现内存视图方便且快速，因此我尝试避免在cython中创建NumPy数组，并使用给定数组的视图.但是，有时无法避免的是，不更改现有阵列而是创建一个新阵列.在上层函数中，这不是很明显，但是在通常称为子例程中，它是明显的.考虑以下功能 #@cython.profile(False) @cython.boundscheck(False) @cython.wraparound(False) @
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