Python Cython numpy数组索引

我正在尝试使用cython加速一些python代码，并且我正在使用cython的

-a

选项来查看可以改进的地方。我的理解是，在生成的html文件中，突出显示的行是调用python函数的行，对吗

在下面的普通函数中，我使用缓冲区语法声明了numpy数组参数

arr

。我认为这允许索引操作完全在C中进行，而不必调用python函数。但是，

cython-a

（版本0.15）突出显示了我设置

arr

元素值的那一行，尽管不是我读取其中一个元素的那一行。为什么会发生这种情况？有没有更有效的方法访问numpy数组元素

import numpy
cimport numpy

def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]          #not highlighted
      arr[i] = 1.0 + elem    #highlighted

编辑：另外，

模式

缓冲区参数如何与numpy交互？假设我没有更改

numpy.array

的

order

参数的默认值，那么使用

mode='c'

是否总是安全的？这实际上会对性能产生影响吗

在delnan的评论后编辑：

arr[i]+=1

也会突出显示（这就是为什么我首先将其拆分，以查看操作的哪个部分导致了问题）。如果我关闭边界检查以简化事情（这与突出显示的内容没有区别），则生成的c代码是：

  /* "ct.pyx":11
 *   cdef int i
 *   cdef double elem
 *   for i in xrange(10):             # <<<<<<<<<<<<<<
 *     elem = arr[i]
 *     arr[i] = 1.0 + elem
 */
  for (__pyx_t_1 = 0; __pyx_t_1 < 10; __pyx_t_1+=1) {
    __pyx_v_i = __pyx_t_1;

    /* "ct.pyx":12
 *   cdef double elem
 *   for i in xrange(10):
 *     elem = arr[i]             # <<<<<<<<<<<<<<
 *     arr[i] = 1.0 + elem
 */
    __pyx_t_2 = __pyx_v_i;
    __pyx_v_elem = (*__Pyx_BufPtrStrided1d(double *, __pyx_bstruct_arr.buf, __pyx_t_2, __pyx_bstride_0_arr));

    /* "ct.pyx":13
 *   for i in xrange(10):
 *     elem = arr[i]
 *     arr[i] = 1.0 + elem             # <<<<<<<<<<<<<<
 */
    __pyx_t_3 = __pyx_v_i;
    *__Pyx_BufPtrStrided1d(double *, __pyx_bstruct_arr.buf, __pyx_t_3, __pyx_bstride_0_arr) = (1.0 + __pyx_v_elem);
  }

/*“ct.pyx”：11
*cdef int i
*双元素
*对于xrange（10）中的i:#答案是荧光灯愚弄了读者。
我编译了您的代码，在突出显示下生成的指令是需要的
要处理错误情况和返回值，它们与数组赋值无关

事实上，如果您将代码更改为：

def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]
      arr[i] = 1.0 + elem
    return # + add this

突出显示在作业的最后一行，而不是更多

您可以使用@cython.boundscheck进一步加快代码速度：

import numpy
cimport numpy
cimport cython

@cython.boundscheck(False)
def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]
      arr[i] = 1.0 + elem
    return 

arr[i]+=1是否突出显示？另外，我相信您可以在由
cython-a
生成的HTML文档中查看为该特定行生成的代码，也许这有助于查看该行上发生的Python API调用。提供的C代码不显示绑定检查，也不显示环绕索引计算。所以我假设提问者在他的setup.py中禁用了它们。