Python 用Cython在Numpy数组上循环

设

a

和

b

为两个

numpy.float

长度为1024的数组，用

cdef numpy.ndarray a
cdef numpy.ndarray b

我注意到：

cdef int i
for i in range(1024):
    b[i] += a[i]

比以下速度慢得多：

b += a 

为什么?

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我真的需要能够在阵列上手动循环

如果您告诉Cython

a

和

b

的数据类型和维度数，差异会更小：

cdef numpy.ndarray[np.float64_t, ndim=1] a, b

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虽然差异会更小，但您不会超过

b+=a

，因为这是使用NumPy的SIMD增强功能（这将根据您的CPU是否支持SIMD来执行）。

您被读取和跟踪了吗？我的意思是，我怀疑你在速度方面是否会超过b+=a，但你实际获得了什么样的速度？后者仍在使用Numpy自己的ufunc循环，根据Numpy的编译方式，它可以包括许多增强功能。前者没有，并且由于ndarray对象的索引速度较慢而进一步受到损害；提供的链接@ballsdotballs讨论了这一点以及如何修复它。只是一个旁注：

cdef float x

32位还是64位float？哪种cdef类型适用于numpy.float32、numpy.float64？我查看了文档，但没有找到精确的对应关系。为了将来参考，我检查了：

float numpy.float32

，

double numpy.float64=numpy.float

nditer

很好地处理了这样的循环。