Numpy 学习cython时遇到的问题

我正在学习cython来加速numpy。我写了一段代码，看看如何优化numpy数组计算。 python代码是：

from numpy import *

def set_onsite(n):
    a=linspace(0,n,n+1)
    onsite=zeros([n+1,n+1],float)
    for i in range(0,n+1):
        onsite[i,i]=a[i]*a[i]
    return onsite

然后，我尝试将此代码循环化：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
import cython

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)

def set_onsite(np.int_t n):
     cdef np.ndarray[double,ndim=1,mode='c'] a=np.linspace(0,n,n+1)
     cdef np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] onsite=np.empty(n+1,n+1)
     cdef np.int_t i

     for i in range(0,n+1):
         onsite[i,i]=a[i]*a[i]
     return onsite

运行setup.py文件后，我得到了.so文件。我运行了代码

%timeit myfile.set\u现场（10000）

，但IPython显示

TypeError:无法理解数据类型

有人能告诉我这是怎么回事吗？

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我检查了我的代码很多次，但我没有找出问题出在哪里

问题与cython无关；只是

np.empty

希望第一个参数是作为int或int的元组给出的形状。第二个参数被解释为数据类型：

In [19]: np.empty(5,5)
TypeError: data type not understood

而

np.empty（（5,5））

返回形状（5,5）的空数组。 所以用

 cdef np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] onsite=np.empty((n+1,n+1))

注意

n+1，n+1

周围的两组括号。或者，使用

np.zeros

而不是

np.empty

使Cython函数与Python函数匹配

PS：调试Python时，不仅要注意错误消息，还要注意引发异常的行：

  File "comp.pyx", line 13, in comp.set_onsite (comp.c:1290)
    cdef np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] onsite=np.empty(n+1,n+1)
TypeError: data type not understood

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这个问题与cython无关；只是

np.empty

希望第一个参数是作为int或int的元组给出的形状。第二个参数被解释为数据类型：

In [19]: np.empty(5,5)
TypeError: data type not understood

而

np.empty（（5,5））

返回形状（5,5）的空数组。 所以用

 cdef np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] onsite=np.empty((n+1,n+1))

注意

n+1，n+1

周围的两组括号。或者，使用

np.zeros

而不是

np.empty

使Cython函数与Python函数匹配

PS：调试Python时，不仅要注意错误消息，还要注意引发异常的行：

  File "comp.pyx", line 13, in comp.set_onsite (comp.c:1290)
    cdef np.ndarray[double,ndim=2,mode='c'] onsite=np.empty(n+1,n+1)
TypeError: data type not understood

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非常感谢你！！它起作用了。但我还有一个问题。我计算时间。结果非常接近。那么，我是否可以通过使用cython来加快速度？对不起，我不知道如何提高性能。不过，你可能想问一个新问题，因为我不太了解Cython。非常感谢！！它起作用了。但我还有一个问题。我计算时间。结果非常接近。那么，我是否可以通过使用cython来加快速度？对不起，我不知道如何提高性能。不过，你可能想问一个新问题，因为我不太了解Cython。