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array.array和memoryview
# 如果我们需要一个只包含数字的列表,那么array.array比list更高效,因为数组在背后存的并不是int对象,而是数字的机器翻译,也就是字节表示. # 数组支持所有跟可变序列相关的操作,包括.pop .insert和.extend.另外,数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法,如.frombytes和.tofilMemoryView上的微积分(Python数组)
我打算在python数组中使用memoryview： ... cdef double[:, :] a = np.array([[1, 1, 0]]) cdef double[:, :] c = 0,5 * a * a.T 但这引发了一个错误： Invalid operand types for ‘*’ (double; double[:, :]) 在这种情况下我该怎么办？解决方法:能够获取标量和数组乘积的功能是npython – Cython：对于类型化的内存视图,我应该使用np.float_t而不是double
关于cython中的内存视图,使用NumPy类型(如np.float_t)键入视图是否有任何优势,而不是简单地在我使用numpy浮点数组时执行双操作？ 我应该以同样的方式输入cdef,做e. G. ctypedef np.float64_t np_float_t ... @cython.profile(False) @cython.wraparound(False) @cython.boundschec《Fluent Python》---一个关于memoryview例子的理解过程
近日，在阅读《Fluent Python》的第2.9.2节时，有一个关于内存视图的例子，当时看的一知半解，后来查了一些资料，现在总结一下，以备后续查询； 示例复述 添加了一些额外的代码，便于更好理解memoryview >>> import array >>> numbers = array.array('h', [-2, -1, 0, 1, 2]) >>> memv = memopython – 在Cython中对memoryview进行排序
如何在Cython中对就地存储器视图进行排序？是否有内置功能可以做到这一点？现在我必须使用numpy数组而使用numpy的排序,这非常慢.解决方法:要跟进我的评论,这里有3个选项(numpy和C和C标准库选项) from libcpp.algorithm cimport sort from libc.stdlib cimport qsort import numpy aspython – cython memoryview比预期慢
我已经开始在cython中使用memoryviews来访问numpy数组.它们具有的各种优点之一是它们比旧的numpy缓冲区支持快得多： http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html#comparison-to-the-old-buffer-support 但是,我有一个例子,旧的numpy缓冲支持比memoryviews快！怎么会这样？！我