Python 为什么Cython期望0维？

我已将我的问题归结为一个小的可复制测试用例：

在文件1（custom_cython.pyx）文件中，我有以下内容：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

ctypedef np.uint8_t DTYPE_B_t
ctypedef np.uint16_t CELL_ID_t
ctypedef np.int64_t DTYPE_INT64_t


cdef struct LOOKUPMEM_t:
    DTYPE_B_t filled_flag
    CELL_ID_t key_i
    CELL_ID_t key_j
    CELL_ID_t key_k
    DTYPE_INT64_t offset
    DTYPE_INT64_t num_elements  


cdef LOOKUPMEM_t[:] lookup_memory


my_dtype = [("filled_flag", np.uint8, 1),
            ("ijk", np.uint16, 3),
            ("offset_and_num", np.int64, 2)]

input_numpy_dtype = np.dtype(my_dtype, align=True)

lookup_memory = np.zeros(5000, dtype=input_numpy_dtype)

from custom_cython import lookup_memory

print(lookup_memory)

在文件2中（custom_cython_test.py），我有以下内容：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

ctypedef np.uint8_t DTYPE_B_t
ctypedef np.uint16_t CELL_ID_t
ctypedef np.int64_t DTYPE_INT64_t


cdef struct LOOKUPMEM_t:
    DTYPE_B_t filled_flag
    CELL_ID_t key_i
    CELL_ID_t key_j
    CELL_ID_t key_k
    DTYPE_INT64_t offset
    DTYPE_INT64_t num_elements  


cdef LOOKUPMEM_t[:] lookup_memory


my_dtype = [("filled_flag", np.uint8, 1),
            ("ijk", np.uint16, 3),
            ("offset_and_num", np.int64, 2)]

input_numpy_dtype = np.dtype(my_dtype, align=True)

lookup_memory = np.zeros(5000, dtype=input_numpy_dtype)

from custom_cython import lookup_memory

print(lookup_memory)

当我运行

python custom\u cython\u test.py

时，我得到了

ValueError:Expected 0维，在
lookup\u memory=np.zero（5000，dtype=input\u numpy\u dtype）行上得到了1

在我的结构定义中，我尝试在数据类型创建中使用
cdef-packed-struct LOOKUPMEM\t
和
align=False
，这会产生相同的错误

我使用的是Python 3.7.3，Cython版本为0.29.12，Numpy版本为1.16.4

我以前已经成功地将cython MemoryView分配给了1-D numpy数组，所以我很困惑，为什么我的1d
cdef LOOKUPMEM\u t[：]lookup\u memory
需要0维。有谁能告诉我发生了什么事吗？
问题似乎是结构的这一部分：

    CELL_ID_t key_i
    CELL_ID_t key_j
    CELL_ID_t key_k

结合数据类型的这一部分：

("ijk", np.uint16, 3)

对于组合的
offset\u和_num
字段也是如此

问题是，当memoryview接口看到一个类似元组的字段，如
（“ijk”，np.uint16，3）
，它希望将其解压到一个由3个元素组成的一维数组中，但结构中的下一个键只是
CELL\u ID\u t key\u i
，一个0-D标量

如果我将结构更改为与Numpy数据类型更紧密地匹配，它将起作用：

cdef struct LOOKUPMEM_t:
    DTYPE_B_t filled_flag
    CELL_ID_t ijk[3]
    DTYPE_INT64_t offset_num_elements[2]

因此，对于如何继续，您有一些选择。如果确实希望保持结构的相同方式，可以这样做，并以不同的方式格式化数据类型。由于可以轻松查看具有不同数据类型的Numpy数组，因此如果您想在其他用例中保留现有的数据类型格式，您也可以使用不同的数据类型进行memoryview初始化。
我可以使用Python 3.6.8和Cython 0.29.15进行复制。我还不知道问题出在哪里。谢谢你，至少我知道我没有疯！所讨论的错误似乎起源于Cython从一个相当复杂的函数生成的代码，该函数名为
\uuuPyx\uValidateAndInit\uMemViewSlice
。我对Cython的类型化Memoryview区域并不十分熟悉，因此如果不仔细阅读代码，我仍然不清楚这意味着什么……有趣的是，如果将其更改为
lookup\u memory=np.zeros（5000，dtype=input\u numpy\u dtype）。重塑（15000）
它将变成
ValueError:Buffer的维度数错误（预期为1，得到2）
这是一个与前一个错误稍有不同的格式，奇怪？不奇怪；后一个错误是因为事实上将形状设置为（15000）会使其成为二维数组，因此需要声明
cdef LOOKUPMEM\u t[：，：]lookup\u memory
，使其为二维。如果这样做，第一个错误仍然会发生。