Python cython：将2D numpy数组传递给cdef函数

我想将一个2D numpy数组传递给一个cdef函数，在这个函数中，数组的尺寸可以变化。以下是我尝试过的：

cimport numpy as cnp

input = numpy.array([[3.34, 2.2],[1.1, -0.6]])
input = input[:,:].astype(np.double)
cdef int nrows = 2
cdef int ncols = 2

# output of function
cdef cnp.ndarray[cnp.uint8_t, ndim=2] output = np.zeros((2,2), dtype=np.uint8)  

test_array(nrows, ncols, &input[0], <unsigned char**>output.data)

我的功能原型是：

cdef void test_array(Py_ssize_t nrows, Py_ssize_t ncols, double **x, unsigned char **output) nogil

---

当我编译时，我得到一个错误，说“不能获取Python对象的地址”，并指向

&input[0]

。这种语法适用于一维数组，但我不确定二维数组的语法是什么。我也尝试了

&输入[0][0]

，但那也是错误的

不清楚您希望实现什么：

A:如果它应该是一个纯cython函数，那么您应该使用，这意味着您的函数签名应该是

cdef void test_array(double[:,:] x, unsigned char[:,:] output) nogil:

没有

nrow

，

ncol

，因为类型化内存视图包含此信息（类似于

std:：vector

）

B:

array\u test

实际上是c函数的包装器，它需要

double**

和

unsigned char**

，那么您应该看看这个

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事实上，我想解释一下，为什么你的尝试没有成功

首先，为什么

&input[0]

不起作用？真正的问题是什么是

输入[0]

：

import numpy as np
input=np.zeros((3,3))
type(input[0])
<type 'numpy.ndarray'>
type(input[:,0])
<type 'numpy.ndarray'>
type(input[0,0])
<type 'numpy.float64'>

重要的部分：

input

不再被视为python对象，而是被视为cython类型的

np.ndarray[double，ndim=2]

，这就是语法

&input[0,0]

首先成为可能的原因

也许更确切地说：

cimport numpy

为我们提供了处理numpy数组的额外工具，因此我们可以访问纯python中无法访问的内部构件

然而，

&input[0,0]

不是类型

double**

，而是类型

double*

，因为

numpy.ndarray

只是一个连续的内存块，只有操作符

[i，j]

模仿2d:

How it feels:
    A[0] -> A00 A01 A02
    A[1] -> A10 A11 A12

The real layout in the memory:
     A00 A01 A02 A10 A11 A12

没有指向行的指针，但您可以通过

cdef double*ptr2=&input[row_id，0]

创建它们，如何处理它将在中讨论

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要说

numpy.ndarray

只是一段连续的内存，这是一种简化-

numpy.ndarray

是一个相当复杂的野兽！请考虑以下例子：

import numpy as np
cimport numpy as np

def try_me2():
    cdef np.ndarray[double, ndim=2] input = np.array([[1.0, 2.0],
                                                      [3.0, 4.0]])
    cdef np.ndarray[double, ndim=1] column = input[:,1]  
    cdef double *ptr = &column[0]
    print column          #prints column "2 4"
    print ptr[0],ptr[1]   #prints "2 3" and not "2 4"!

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现在，这里的

input

和

column

共享相同的内存，并且

input[1][0]

保存在

input[0][1]=column[0]

之后，然后才

input[1][1]=column[1]

ptr[1]

获取

input[0][1]

旁边的存储单元，这是

input[1][0]=3

而不是

input[1][1]=4

你有没有可能对你试图编译的文件的确切内容做一个要点或小报告？二维数组的第一个元素是

[0,0]

。我看到您想要传递一个指向

输入的指针。这对于Cython的C部分来说是未知的，您必须将数据作为a来传递。如果给需要类型化memoryview的函数指定一个NumPy数组，它的行为将与预期的一样：-）
How it feels:
    A[0] -> A00 A01 A02
    A[1] -> A10 A11 A12

The real layout in the memory:
     A00 A01 A02 A10 A11 A12

import numpy as np
cimport numpy as np

def try_me2():
    cdef np.ndarray[double, ndim=2] input = np.array([[1.0, 2.0],
                                                      [3.0, 4.0]])
    cdef np.ndarray[double, ndim=1] column = input[:,1]  
    cdef double *ptr = &column[0]
    print column          #prints column "2 4"
    print ptr[0],ptr[1]   #prints "2 3" and not "2 4"!