Python 返回Numpy C扩展中的可变长度数组？

我以前做过一些Numpy C扩展，这对我很有帮助，但据我所知，返回的参数都是固定长度的

---

有没有办法让Numpy C-extension返回一个可变长度的Numpy数组呢？

您可能会发现，使用Numpy C-API在Cython中创建Numpy扩展更容易，因为它允许您混合python和C对象，从而简化了过程。在这种情况下，创建可变长度数组没有什么困难，只需指定具有任意形状的数组即可

这本书可能是关于这个话题的最好的资料来源

例如，我最近编写了一个函数：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

dtype = np.double
ctypedef double dtype_t

np.import_ufunc()
np.import_array()

def ewma(a, d, axis):
    #Calculates the exponentially weighted moving average of array a along axis using the parameter d.
    cdef void *args[1]

    cdef double weight[1]
    weight[0] = <double>np.exp(-d)


    args[0] = &weight[0]

    return apply_along_axis(&ewma_func, np.array(a, dtype = float), np.double, np.double, False, &(args[0]), <int>axis)

cdef void ewma_func(int n, void* aData,int astride, void* oData, int ostride, void** args):
    #Exponentially weighted moving average calculation function 

    cdef double avg = 0.0
    cdef double weight = (<double*>(args[0]))[0]
    cdef int i = 0

    for i in range(n): 

        avg = (<double*>((<char*>aData) + i * astride))[0]*weight + avg * (1.0 - weight) 


        (<double*>((<char*>oData) + i * ostride))[0] = avg  

ctypedef void (*func_1d)(int, void*, int, void*, int, void **)

cdef apply_along_axis(func_1d function, a, adtype, odtype, reduce,  void** args, int axis):
    #generic function for applying a cython function along a particular dimension

    oshape = list(a.shape)

    if reduce :
        oshape[axis] = 1

    out = np.empty(oshape, odtype)

    cdef np.flatiter ita, ito

    ita = np.PyArray_IterAllButAxis(a,   &axis)
    ito = np.PyArray_IterAllButAxis(out, &axis)

    cdef int axis_length = a.shape[axis]
    cdef int a_axis_stride = a.strides[axis]
    cdef int o_axis_stride = out.strides[axis]

    if reduce: 
        o_axis_stride = 0

    while np.PyArray_ITER_NOTDONE(ita):

        function(axis_length, np.PyArray_ITER_DATA (ita), a_axis_stride, np.PyArray_ITER_DATA (ito), o_axis_stride, args)

        np.PyArray_ITER_NEXT(ita)
        np.PyArray_ITER_NEXT(ito)

    if reduce:  
        oshape.pop(axis)
        out.shape = oshape

    return out  

将numpy导入为np
cimport numpy作为np
西姆波特赛顿酒店
dtype=np.double
ctypedef双数据类型
np.import_ufunc（）
np.import_数组（）
def ewma（a、d、轴）：
#使用参数d计算阵列a沿轴的指数加权移动平均值。
cdef void*args[1]
cdef双倍重量[1]
权重[0]=np.exp（-d）
参数[0]=&权重[0]
返回沿_轴应用_（&ewma_func，np.array（a，dtype=float），np.double，np.double，False，&（args[0]），轴）
cdef void ewma_func（int n，void*aData，int astride，void*oData，int ostride，void**args）：
#指数加权移动平均计算函数
cdef双平均值=0.0
cdef双重权重=（（args[0]））[0]
cdef int i=0
对于范围（n）中的i：
平均值=（（aData）+i*跨骑））[0]*重量+平均值*（1.0-重量）
（（oData）+i*鸵鸟））[0]=平均值
ctypedef void（*func_1d）（int，void*，int，void*，int，void**）
cdef沿_轴应用（func_1d函数、a、adtype、odtype、reduce、void**args、int轴）：
#用于沿特定维度应用cython函数的泛型函数
oshape=列表（a.shape）
如果减少：
oshape[轴]=1
out=np.空（oshape，odtype）
cdef np.flatiter ita，ito
ita=np.PyArray\u IterAllButAxis（a和轴）
ito=np.PyArray\u IterAllButAxis（输出和轴）
cdef int axis_length=a.shape[轴]
cdef int a_轴_步长=a.步长[轴]
cdef int o_轴_跨步=向外。跨步[轴]
如果减少：
o_轴_步幅=0
而np.PyArray_ITER_NOTDONE（ita）：
函数（轴长度、np.PyArray\u ITER\u数据（ita）、a\u轴步长、np.PyArray\u ITER\u数据（ito）、o\u轴步长、args）
np.PyArray\u ITER\u NEXT（ita）
np.PyArray\u ITER\u NEXT（ito）
如果减少：
oshape.pop（轴）
out.shape=oshape
返回

---

如果这不适合您，则有一个函数用于生成具有任意形状的新空数组（）。

我将您的问题解释为“我有一个函数，它接受长度为n的NumPy数组，但它将返回另一个长度为m而非n的数组。”如果是这种情况，您需要在扩展中

malloc

一个新的C数组，例如

new_array=malloc（m*sizeof（int64））；//或者不管你的数据类型是什么

然后用它创建一个新的NumPy数组。本例假设为1D阵列：

int npy_intp dims[1]；
dims[0]=m；
PyArrayObject*out=（PyArrayObject*）PyArray_SimpleNewFromData（1，//1D数组
dims，//尺寸
NPY_INT64，//类型
新阵列）；
PyArray_ENABLEFLAGS（out，NPY_ARRAY_OWNDATA）；

然后返回新数组。这里的重要部分是设置

NPY\u ARRAY\u OWNDATA

标志，以便在对Python对象进行垃圾收集时释放您分配的内存。

什么是“可变长度numpy数组”？据我所知，numpy数组的大小一旦设置好就无法调整大小。