Python 用未知维数的cython写numpy码

假设我有一个Cython代码，其中的函数计算滚动移动平均值，并返回与输入大小相同的数组（该函数为初始部分添加

nan

，但这对于手头的问题并不重要）

我已经编写了三个Cython函数（如下所示）：

（a）

sma_-vec

处理

numpy

一维数组

（b）

SMAU mat

处理

numpy

二维数组

（c） 第三个

sma

根据大小从

sma_-vec

或

sma_-mat

返回值。（我的动机是最终将

sma_-vec

或

sma_-mat

之前的

cpdef

替换为

cdef

，以便Python代码只看到

sma

函数）

函数1-句柄

numpy

一维数组

cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np
from numpy cimport ndarray as ar
ctypedef double dtype_t

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef sma_vec(ar[dtype_t, ndim=1] x, int m):
    cdef int n
    cdef Py_ssize_t i, j
    cdef ar[dtype_t, ndim=1] y
    if m == 1:
        return x.copy()
    else:
        y = np.zeros_like(x) * np.nan
        n = x.shape[0]
        if n < m:
            return y
        else:
            for i in range(m-1, n):
                for j in range(i-m+1, i+1):
                    if j == i-m+1:
                        y[i] = x[j]
                    else:
                        y[i] += x[j]
                y[i] /= float(m)
            return y

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef sma(ar[dtype_t] x, int m):
    if x.ndim == 1:
        return sma_vec(x, m)
    elif x.ndim == 2:
        return sma_mat(x, m)
    else:
        raise ValueError('Cannot handle more than two dimensions')

函数3-根据维度调用函数1或函数2

cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np
from numpy cimport ndarray as ar
ctypedef double dtype_t

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef sma_vec(ar[dtype_t, ndim=1] x, int m):
    cdef int n
    cdef Py_ssize_t i, j
    cdef ar[dtype_t, ndim=1] y
    if m == 1:
        return x.copy()
    else:
        y = np.zeros_like(x) * np.nan
        n = x.shape[0]
        if n < m:
            return y
        else:
            for i in range(m-1, n):
                for j in range(i-m+1, i+1):
                    if j == i-m+1:
                        y[i] = x[j]
                    else:
                        y[i] += x[j]
                y[i] /= float(m)
            return y

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef sma(ar[dtype_t] x, int m):
    if x.ndim == 1:
        return sma_vec(x, m)
    elif x.ndim == 2:
        return sma_mat(x, m)
    else:
        raise ValueError('Cannot handle more than two dimensions')

测试代码

import numpy as np
import common.movavg as mv

x1 = np.array([1.0, 1.4, 1.3, 5.3, 2.3])
y1 = mv.sma_vec(x1, 3)
y1a = mv.sma(x1, 3)

y1

和

y1a

都正确返回

数组（[nan，nan，1.233333,2.666667,2.966667]）

x2 = np.array([[1.0, 1.4, 1.3, 5.3, 2.3], [4.2, 1.3, 2.3, 5.7, -1.3]])
y2 = mv.sma_mat(x2, 2)

array([[  nan,  1.2 ,  1.35,  3.3 ,  3.8 ],
       [  nan,  2.75,  1.8 ,  4.  ,  2.2 ]])

y2

返回正确

x2 = np.array([[1.0, 1.4, 1.3, 5.3, 2.3], [4.2, 1.3, 2.3, 5.7, -1.3]])
y2 = mv.sma_mat(x2, 2)

array([[  nan,  1.2 ,  1.35,  3.3 ,  3.8 ],
       [  nan,  2.75,  1.8 ,  4.  ,  2.2 ]])

但当我尝试时：

y2a = mv.sma(x2, 2)

我得到一个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\PF\WinPython-64bit-3.4.2.4\python-3.4.2.amd64\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-4-dc092e343714>", line 3, in <module>
    y2a = mv.sma(x2, 2)
  File "movavg.pyx", line 54, in movavg.sma (stat\movavg.c:2206)
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\PF\WinPython-64bit-3.4.2.4\python-3.4.2.amd64\lib\site packages\IPython\core\interactiveshell.py”，第2883行，运行代码
exec（代码对象、self.user\u全局、self.user\n）
文件“”，第3行，在
y2a=中压sma（x2，2）
文件“movavg.pyx”，第54行，在movavg.sma中（stat\movavg.c:2206）
ValueError:缓冲区的维度数错误（预期为1，实际为2）

在

sma

函数中，问题似乎是

ar[dtype_t]x

（即

np.ndarray[double]x

）自动假定

x.ndim

的维度应为

1

如何重新编写

sma

函数，使其能够接受维度未知的

np.ndarray

从该链接：，“..”ndim“仅关键字参数，如果未提供，则假定为一维…”

解决方案是将函数3转换为：

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef sma(ar x, int m):
    if x.ndim == 1:
        return sma_vec(x, m)
    elif x.ndim == 2:
        return sma_mat(x, m)
    else:
        raise ValueError('Cannot handle more than two dimensions')

---

我们需要完全删除

[]

中的所有内容。

看起来像是复制粘贴错误：您在检查

x.ndim==2

后调用向量：

elif x.ndim==2:返回SMAU vec（x，m）

。将其更改为

返回SMAU mat（x，m）

，您就可以出发了。谢谢您指出这一点。我更改了它，但代码意外地给出了相同的错误，只是为了检查，但是您在进行更改后重新编译了它？是的，我做了。实际上有几次。它在你的机器上运行了吗？