Python Cython说缓冲区类型只允许作为函数局部变量，即使对于ndarray.copy（）也是如此

我是Cython的新手，遇到以下代码片段：

import numpy as np
cimport numpy as np

testarray = np.arange(5)
cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] testarray1 = testarray.copy()
cdef np.ndarray[np.float_t, ndim=1] testarray2 = testarray.astype(np.float)

在编译过程中，它说

缓冲区类型只允许作为函数局部变量
。但是，我使用的是
.copy（）
或
.astype（）
，它返回的不是memoryview，而是副本。为什么这种情况还在发生？我怎样才能避开这件事

谢谢
 使用
np.ndarray[Type，dim]
在cython中定义数组时，即访问python缓冲区接口，这些不能设置为模块级变量。这是与numpy阵列数据的视图与副本不同的问题

通常，如果我想将数组作为模块级变量（即不是方法的本地变量），我会定义一个数组，然后在方法中使用类似（未测试）的内容设置它：

testarray
本身就是一个缓冲区。那么为什么不把所有的东西都放到函数中，然后从Python调用它呢？@midnight谢谢！我试图定义一些全局常量来保存几行代码。。。我以前从没想过testarray本身就是一个缓冲区。感谢您的输入-我想我会使用更详细的代码非常感谢你，乔希！这很有帮助。但是，
memoryviewslice
不会有ndarray方法，例如ndarray.mean（）或ndarray.max（）。。。您知道解决方法吗？只要它不会为您所做的事情带来太多的开销，您就可以使用
np.asarray
将键入的memoryview强制为使用memoryview的方法中的numpy数组。非常好！这是我没有注意到的很棒的功能。非常感谢你，乔希！为什么要使用
testarray.copy（）
而不仅仅是
testarray1=testarray
？从“我正在使用
.copy（）
来保证内存中有连续的数据。如果位置是Fortran连续的，这将是不必要的。”。所以我猜这里的
copy（）
也是为了确保连续内存
import numpy as np
cimport numpy as np

cdef np.int_t[:] testarray1

def init_arrays(np.int_t[:] testarray):
    global testarray1
    testarray1 = testarray.copy()