Cython自动展开循环
是指Cython编译器在编译过程中自动将循环展开为一系列重复的计算步骤，以提高代码的执行效率。循环展开可以减少循环控制的开销，并且允许编译器进行更多的优化。
Cython是一种基于Python的静态类型编程语言，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并通过编译生成高效的机器码。Cython既保留了Python的简洁和易用性，又具备了C语言的高性能特性。
循环展开的优势在于减少了循环控制的开销，提高了代码的执行速度。通过展开循环，可以减少循环迭代的次数，从而减少了循环控制的开销。此外，循环展开还可以提高指令级并行性，使得计算能够更好地利用现代处理器的多个执行单元。
Cython自动展开循环在以下场景中特别有用：
- 大规模数据处理：当需要对大规模数据进行复杂计算时，循环展开可以显著提高计算速度，加快数据处理的效率。
- 数值计算：在数值计算领域，循环展开可以优化矩阵运算、向量计算等复杂的数值计算任务，提高计算性能。
- 图像处理：在图像处理中，循环展开可以加速图像滤波、边缘检测等算法的执行，提高图像处理的实时性。
- 科学计算：在科学计算领域，循环展开可以优化复杂的数学模型求解过程，加快科学计算的速度。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：腾讯云云服务器
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：腾讯云云数据库MySQL版
- 云原生容器服务（TKE）：提供高度可扩展的容器化应用管理平台，支持快速部署和管理容器化应用。详情请参考：腾讯云云原生容器服务
- 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，支持机器学习、自然语言处理等应用场景。详情请参考：腾讯云人工智能平台
以上是腾讯云提供的一些与云计算相关的产品，可以根据具体需求选择适合的产品来支持和优化Cython自动展开循环的应用。
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3回答
我在Python中实现了Madhava-Leibniz级数来计算pi，然后在Cython中提高了速度。Python版本：
from __future__ import division
pi = 0
l = 1
x = True
while True:
if x:
pi += 4/l
else:
pi -= 4/l
x = not x
l += 2
print str(pi)
Cython版本：
cdef float pi = 0.0
cdef float l = 1.0
cdef unsigned short x = T
浏览 0提问于2011-01-19得票数 7
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底部是两个文件，一个应该执行的超级最小python文件和一个cython文件。如果将它们保存为文件，将其命名为"cycode.pyx“，并且一旦执行另一个文件(例如"start.py")，它将自动编译和运行。
问题
如果您执行纯python文件/.start.py，您将从Cython获得一个属性错误。
异常AttributeError：“cycode.Item”对象在“cycode.insertItem”中没有属性'export'“
根据我的经验，这意味着Python函数或对象试图访问未声明为公共的cython代码(或cpdef、readonly
浏览 3提问于2014-01-15得票数 4
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在Cython中，众所周知，未声明的变量类型会带来更多的开销，从而减缓整个过程。
如果在嵌套循环中使用此未知变量类型，如下所示：
def test(b, c, m, n, p):
ctype double a
for i in range(m)
for j in range(n)
for k in range(p)
a = b + c
return a
开销可能要高得多。在存在许多变量的问题中，人们很容易忘记声明一种或另一种类型，而且编译器不会引发警告，因为Cython完成了所需的开销。
Cython中是否有命令强制显式声明所有变量？
浏览 4提问于2013-10-22得票数 1
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对于我目前的工作，有人告诉我，为了提高性能，我很快就要将Python代码移植到Cython了。在准备过程中，我已经尽可能多地了解了Cython。我决定处理斐波纳契序列将是一个好的开始。我已经实现了Fibonacci序列的Cython +迭代版本。还有更多的性能升级，我可以挤出来吗？谢谢!
fibonacci.pyx
cpdef fib(int n):
return fib_c(n)
cdef int fib_c(int n):
cdef int a = 0
cdef int b = 1
cdef int c = n
while n > 1:
浏览 0提问于2021-04-12得票数 2
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目前，我有以下cython函数，修改填充了0的numpy数组的条目，使其与非零值之和。在返回数组之前，我想修剪它并删除所有非零项。目前，我使用的是numpy函数myarray = myarray[~np.all(myarray == 0, axis=1)]。我想知道(一般来说)是否有一种使用Cython/C函数而不是依赖python/numpy的更快的方法。这是我的脚本(使用to %%cython -a进行检查)中最后几个节奏式交互之一。但我真的不知道该怎么处理这个问题。通常，我不知道最终数组中非零元素的数量。
cdef func():
np.ndarray[np.float64_t,
浏览 2提问于2022-01-29得票数 3
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我试图通过在点产品操作np.dot(a,b)上超越Numpy来学习cython。但是我的实现速度大约慢了4倍。
因此，这是我的hello.pyx文件cython实现：
cimport numpy as cnp
cnp.import_array()
cpdef double dot_product(double[::1] vect1, double[::1] vect2):
cdef int size = vect1.shape[0]
cdef double result = 0
cdef int i = 0
while i < size:
浏览 3提问于2022-01-19得票数 2
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如果从包含的代码中 ，那么这些属性的值就是错误的。相反，您从第一个不是来自cython的更高级别的调用者那里获得值，这是非常容易误导的。原因是cython不，所以它们对于logging.findCaller方法是不可见的。
有没有一种方法可以让日志在cython中工作？
我不希望更改调用日志记录的每个位置。如果有另一种查找信息的方法，我很乐意使用logging.findCaller。
浏览 18提问于2017-08-26得票数 4
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我想实现一些快速凸分析操作--近端算子等等。我刚接触过Cython，并认为这将是适合这项工作的工具。我有纯Python和Cython的实现(下面是mwe_py.py和mwe_c.pyx )。然而，当我比较它们时，Python + Numpy版本比Cython版本要快得多。为什么会这样呢？我尝试过使用内存视图，它应该允许更快的索引/操作；但是，性能差异是非常明显的！任何关于如何修复下面的mwe_c.pyx以接近“最优”Cython代码的建议都是非常感谢的。
import pyximport; pyximport.install(language_level=3)
import mwe_c
im
浏览 9提问于2022-08-14得票数 4
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当我计算以下Cython-模块时
%%cython
cdef double *ptr=[1,2,3]
print(ptr)
我收到以下错误消息：
无法将“double*”转换为Python对象
但是，以下Cython模块：
%%cython
cdef double val=0.0
print(val)
都是没有问题的。
其他指针类型(如int *、float *等)也会出现此问题。
浏览 3提问于2018-12-13得票数 5
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我正在用cython编写一个使用numpy的简单函数，但似乎cython在转换为C++时产生了大量的API。有人能帮我解决这个错误吗？我在cython文档中没有发现更多的东西。
operations.pyx：
import numpy as np
cimport numpy as np
import cython
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
def diff(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] a,
浏览 1提问于2015-05-04得票数 2
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我有C++ dll，它可以处理多个线程。因此，我用Cython包装了这个库，并创建了特殊的接收方回调函数，它必须向asyncio.Queue添加一些结果。
cdef void __cdecl NewMessage(char* message) nogil:
我将其标记为nogil，这是来自另一个线程的回调调用。在这个回调中，我只使用：
with gil:
print("hello") # instead adding to Queue. print("hello") is more simple operation to demostrate probl
浏览 2提问于2016-08-29得票数 0
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我希望使用Cython来减少将两个数组(按元素划分)添加到一起所需的时间，而不使用使用Numpy数组。我发现最快的基本Python方法是使用列表理解，如下所示：
def add_arrays(a,b):
return [m + n for m,n in zip(a,b)]
我的Cython方法有点复杂，如下所示：
from array import array
from libc.stdlib cimport malloc
from cython cimport boundscheck,wraparound
@boundscheck(False)
@wraparound(False)
浏览 1提问于2020-03-31得票数 2
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我正试图在Pycharm上安装Kivy软件包，由于某种原因，它给了我一个错误。注意，它不是来自pip，它适用于其他包，并且它是更新的。我寻求帮助的原因是因为我不理解翻译的命令和错误，所以我希望得到一些帮助。谢谢，我很感激我能得到的所有帮助:)
我使用的逗号是->。
这是给定的错误。
ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: 'c:\users\frank\pycharmprojects\python1\venv\scripts\python.exe' -c 'import sys, s
浏览 1提问于2020-11-14得票数 1
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我想对矩阵的特定元素进行一系列操作。我需要在外部对象中定义这些元素的索引(下面的示例中是self.indices)。
下面是一个在cython中实现的愚蠢示例：
%%cython -f -c=-O2 -I./
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
cdef class Test:
cdef double[:, ::1] a, b
cdef Py_ssize_t[:, ::1] indices
def __cinit__(self, a, b, indices):
浏览 12提问于2022-06-29得票数 4
4回答
我第一次使用cython来获得函数的速度。该函数采用方阵A浮点数，输出单个浮点数。它正在计算的函数是。
当A是30乘30，我的代码目前在我的电脑上大约需要60秒。
在下面的代码中，我从wiki页面实现了用于永久的Balasubramanian-Bax/Franklin公式。我打电话给矩阵M。
代码的一个复杂部分是数组f，它用于保存数组d中下一个位置的索引，数组d保存的值为+-1。在循环中对f和j的操作只是快速更新Gray代码的一种聪明方法。
from __future__ import division
import numpy as np
cimport numpy as np
c
浏览 5提问于2016-12-24得票数 8
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1回答
我正在试图找到最快的方法来获得numpy在2D numpy数组上的' where‘语句的功能；也就是说，检索满足条件的索引。它只是比我使用过的其他语言慢得多(例如IDL，Matlab)。
我有一个函数，它在嵌套的for-循环中遍历数组.速度几乎有一个数量级的增长，但如果可能的话，我想提高性能。
TEST.py：
from cython_where import *
import time
import numpy as np
data = np.zeros((2600,5200))
data[100:200,100:200] = 10
t0 = time.time()
inds,c
浏览 0提问于2016-01-19得票数 5
1回答
我正在学习cython。我写了一段数字代码：
from numpy import *
def set_onsite(n):
a=linspace(0,n,n+1)
onsite=zeros([n+1,n+1],float)
for i in range(0,n+1):
onsite[i,i]=a[i]*a[i]
return onsite
我使用%timeit来计算时间
%timeit ex5.set_onsite(10000)
10 loops, best of 3: 24.2 ms per loop
所以我写了一个cython版本，如下所示
浏览 3提问于2014-11-30得票数 0
1回答
我正在尝试转换以下python函数：
def python_compare(a: str, b: str) -> list:
n = len(a)
result = []
for i in range(n):
letter1 = a[i]
letter2 = b[i]
if letter1 != letter2:
mut = f'{letter1}{i}{letter2}'
result.append(mut)
return r
浏览 12提问于2022-05-17得票数 0
所以我在Python脚本中有一段时间关键的代码，我决定编写一个Cython模块(只有一个函数--我所需要的)来替换它。不幸的是，我从Cython模块(我在Python脚本中调用的)调用的函数的执行速度与我在其他各种情况下测试它的速度几乎没有那么快。请注意，我不能分享代码本身，因为合同法！请参阅以下案例，并将其作为对我的问题的初步描述：
(1)通过使用Python解释器导入模块并运行函数来执行Cython函数。运行速度相对较快(在~100个单独测试上~0.04秒，而原始的~0.24秒)。
(2)在Python脚本中以“全局”级别调用Cython函数(即不在任何函数中)。与情况(1)相同的速度。
浏览 0提问于2011-08-18得票数 3
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如果我将python文件编译成cython，我会看到速度的提高吗？或者我需要用cython重写我的代码才能真正看到改进？
我在下面这样做。
python convert_to_cython.py build_ext --inplace
浏览 2提问于2015-12-29得票数 2
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我使用的是Cython版本0.29.26。我有一个具有Cython扩展的python包，如下所示：
./setup.py:
from setuptools import setup, find_packages, Extension
from setuptools.command.build_ext import build_ext
import numpy as np
cython_directives = {'boundscheck': "False",
'cdivision': "Tru
浏览 14提问于2022-03-03得票数 1
回答已采纳
%%cython
from threading import Thread
import time
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
COUNT = 10000000
start = time.time()
t1 = Thread(target=countdown,args=(COUNT/2,))
t2 = Thread(target=countdown,args=(COUNT/2,))
with nogil:
t1.start();t2.start()
t1.join();t2.join()
浏览 7提问于2020-10-04得票数 0
1回答
使用cython -a，我发现for i in range(0, a, b)语句作为python循环运行( cython -a html输出中非常黄的行)。i、a和b分别为cdef-ed和int64_t。
然后，我尝试了“旧”语法for i from 0 <= i < b by a。从cython -a的输出来看，它似乎像预期的那样编译得很好。
预期行为范围(0，a，b)在这里没有优化，还是与实现绑定在一起？
浏览 3提问于2015-03-10得票数 1
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这对我来说没什么意义。如何使用setup.py安装Cython，然后再使用setup.py编译库代理？
import sys, imp, os, glob
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize # this isn't installed yet
setup(
name='mylib',
version='1.0',
package_dir={'mylib': 'mylib', 'mylib.test
浏览 0提问于2017-06-15得票数 10
2回答
我需要通过cython来加速python代码。为了获得额外的速度，我想在python变量上自动声明C类型。
要做到这一点，我希望找到像a = 1.0这样的赋值，它们试图创建整数或浮点python对象，然后将代码更改为cdef double a = 1.0。(我们知道"a“只用作浮点数。因此，python代码有一些限制。)
查找赋值的第一个任务是使用python ast模块完成的一项简单任务。但是我不知道如何插入类型定义。我可以修改抽象语法树( ast )，但我假设cython编译器无法读取更改后的ast。
这里是我的问题:我是否需要一个代码生成器来允许从更改后的ast到cython代码
浏览 0提问于2013-11-05得票数 4
1回答
我是Cython的新手，并试图通过在关键的AI模块中使用Cython代码来加速我的kivy移动游戏。我的代码如下：
import numpy as np
cimport numpy as np
#not relevant parts
cdef np.ndarray posarr
cdef np.int poslast = 0
cdef np.int posidx = 0
def posarr_init(np.ndarray pawnpos, np.int act):
poslast = 0
# not relevant, but referencing poslast
浏览 3提问于2014-02-21得票数 4
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1回答
Cython:扩展类型的链接列表
、、、、
我需要一个使用Cython扩展类型ie的链接列表。cdef class，但是Cython编译器抱怨Python。
cdef class Item:
cdef Item* prev
cdef Item* next
Cython错误：Pointer base type cannot be a Python object
这将是cdef struct，但是使用cdef class有什么解决办法吗？(因为我需要方法和OOP约定)
浏览 3提问于2021-11-03得票数 1
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我尝试在Linux环境下使用python和cython，所以我尝试使用cython文档中提到的primes.pyx示例。
我在xyz目录中创建了primes.pyx，并使用cython primes.pyx编译了该文件。在调用python解释器，然后尝试导入primes之后，我遇到了以下问题。
ImportError: No module named primes
有人能帮帮我吗。
浏览 3提问于2012-10-16得票数 4
1回答
我试图在SO和Cython用户论坛上找到这个错误的解决方案，但找不到答案。当我测试文档中提供的完全相同的并行性示例时，我得到了下面附加的错误。我错过了什么？它应该如何实现？任何帮助都是非常感谢的。提前感谢
下面是cython文档中的代码
from cython.parallel import parallel, prange
from libc.stdlib cimport abort, malloc, free
cdef Py_ssize_t idx, i, n = 100
cdef int * local_buf
cdef size_t size = 10
with nogil, par
浏览 1提问于2015-09-09得票数 1
1回答
当我们遇到#pragma unroll指令时，我们对nvcc的展开能力了解多少？它有多复杂？有没有人尝试过越来越复杂的循环结构，看看它放弃了什么？
例如,
#pragma unroll
for(int i = 0; i < constexpr_value; i++) { foo(i); }
肯定会展开(多达相当大的行程数，见)。那麽：
#pragma unroll
for(int i = 0; i < runtime_variable_value and i < constexpr_value; i++) {
foo(i);
}
这里不知道循环行程计数，但它有一个
浏览 0提问于2017-02-28得票数 1
2回答
我试图理解自动并行化，其中的一个特例是自动矢量化。据我所知，自动矢量化或多或少是：
编译器将代码中的“序列”部分转换为向量。例如：
X1=Y1+Z1
X2=Y2+Z2
Xn=Yn+Zn
被转换成
for(int i=0;i<n;i++)
X[i]=Y[i]+Z[i]
现在我们都知道代码执行最慢的部分是分支。如果N真的很大，那么在这种情况下，我们的代码就会慢下来。因此，在本例中，编译器将展开我们的循环，使其更像
for(int i=0;i<n;i+=4)
X[i]=Y[i]+Z[i]
X[i+1]=Y[i+1]+Z[i+1]
X[i+2]=Y[i+2]+Z[i+2]
X[i+3]=
浏览 0提问于2014-11-11得票数 3
回答已采纳
我有一个Python/Cython应用程序，它是使用OpenMP并行化的，它对英特尔MKL进行了多次调用。通常，我通过OMP_NUM_THREADS=xx确定线程的数量。在系统监视器中可以很好地看到CPU负载和加载的内核数量。
但是，当使用系统Python分发版( Arch Linux下的Python 3.6 )时，对于cython模块和英特尔MKL，只启动一个线程。
至少对于我的cython模块，我可以判断出请求的线程数是正确的(通过prange() )，但只获得了一个线程。
没有出现编译错误，当然也使用了'-fopenmp‘标志进行编译。由于该问题既影响我的cython模块，也影响
浏览 1提问于2018-04-05得票数 0
4回答
时间比过去快吗？
、、、、
正如我在学校学到的，循环for比循环while快，但是有人告诉我while更快。
我必须优化这个程序，我想编写while而不是for，但是我担心它会慢一些？
例如，我可以更改for循环：
for (int i=0; i<x; i++)
{
cout<<"dcfvgbh"<<endl;
}
进入while循环：
i=0;
while (i<x)
{
cout<<"dcfvgbh"<<endl;
i++;
}
浏览 1提问于2014-01-02得票数 6
回答已采纳
我搞不懂为什么3D数组的NumPy嵌套循环比Cython慢。我写了一些琐碎的例子。
Python/NumPy版本：
import numpy as np
def my_func(a,b,c):
s=0
for z in xrange(401):
for y in xrange(401):
for x in xrange(401):
if a[z,y,x] == 0 and b[x,y,z] >= 0:
c[z,y,x] = 1
浏览 2提问于2014-10-28得票数 4
1回答
我试图用OpenMP加速用Cython编写的一段简单代码。这是一个双循环，对于输入数组中的每个位置，在每个参考点添加一个数量。下面是代码的主要部分：
cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport openmp
DTYPE = np.double
ctypedef np.double_t DTYPE_t
cdef extern from "math.h" nogil :
DTYPE_t sqrt(DTYPE_t)
@cython.cdivision(True)
@cython.bounds
浏览 3提问于2013-11-19得票数 6
我当时正在学习Python，遇到了一个叫做Cython的东西，它帮助我获得性能改进。后来，我发现Instagram的开发人员介绍了这个话题，在他的演讲中，他说Cython在Python优化方面确实很有帮助。但是简要地提到，如果您只添加Cython是很好的，但是如果您为您的python代码添加了类型，那么注释就好了。你可以获得更好的表现。因此，问题是，仅仅添加cython就可以获得性能提升，但如果为python代码添加类型注释，那么性能提升会更好吗？
浏览 3提问于2020-05-17得票数 0
使用cython编译器的一种方法是，不用Cython语言重写Python代码，只需编写一个与声明变量类型的模块同名的.pxd文件，如中所述
有没有人知道一种自动化或半自动的方法来完成这个过程？
浏览 0提问于2016-05-29得票数 2
1回答
我对Cython很陌生。我编写了一个pyx文件，它返回一个2D Numpy或memoryview数组。
下面是pyx代码：
import numpy as np
import cython
cimport numpy as np
from libc.math cimport int
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
@cython.cdivision(True)
@cython.nonecheck(False)
cdef class TwoDMatrix():
''' make a tw
浏览 6提问于2022-03-24得票数 0
1回答
我目前正在努力学习Cython，并从他们的教程开始。(运行Debian 8)我在部分遇到了问题。
这是我的setup.py
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
ext_modules = cythonize([
Extension("queue", ["que.pyx"],
libraries=["calg"])
]
浏览 2提问于2017-01-25得票数 0
回答已采纳
我正在用ATtiny85和128x64pxOLED构建一个小玩具控制台。在我的初始构建中，我使用内置的shiftOut()和digitalWrite()函数将显示数据转移到屏幕控制器。
这使我感到有点失望。
我编写了自己的函数，使用直接端口操作来发送数据，并得到了速度大幅提高的23 bad，这是不错的。这是一个函数：
void shift_out_block(block)
{
byte b;
for (byte i = 0; i < 8; i++)
{
b = pgm_read_byte(block+i);
for (byte
浏览 2提问于2018-04-14得票数 1
回答已采纳
我有一个项目，其中每个模型和其他组件都在Cython库中。我已经创建了单元测试，并且可以使用覆盖率很好地运行这些单元测试，但我只获得了测试代码本身的覆盖率信息(而不是测试代码调用的库)。我尝试在coverage中使用debug trace操作，但它没有显示任何读取任何库代码的尝试(我没有得到跟踪或不跟踪的条目)。我已经打开了linetrace、CYTHON_TRACE=1和Cython.coverage插件的.coveragerc项。我尝试将model.c代码复制到\，但似乎没有帮助。
以下是(部分)项目结构：
\model.pyd
\setup.py
\src\models\windows\
浏览 0提问于2016-04-02得票数 2
2回答
为了在cython中获得快速除法，我可以使用编译器指令。
@cython.cdivision(True)
这是可行的，因为生成的c代码没有零除法检查。然而，由于某种原因，它实际上使我的代码变慢了。下面是一个示例：
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
@cython.cdivision(True)
def example1(double[:] xi, double[:] a, double[:] b, int D):
cdef int k
cdef doubl
浏览 8提问于2013-10-23得票数 15
回答已采纳
我需要对在高性能数值代码中使用Cython可以获得的性能进行概述。我感兴趣的一件事是，了解优化的C编译器是否可以将由Cython生成的代码向量化。因此，我决定编写以下小示例：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef int f(np.ndarray[int, ndim = 1] f):
cdef int array_length = f.shape[0]
cdef int sum = 0
浏览 2提问于2018-03-01得票数 9
回答已采纳
1回答
我在编译OpenMP并行代码时遇到了Cython (v0.29.13)的意外行为，该代码预计会执行缩减：
import cython
from cython.parallel import prange, parallel
cpdef omp_test1(n):
cdef int sum = 0, i, imax
imax = <int>n
for i in prange(imax, nogil=True):
sum += 1
return sum
cpdef omp_test2(n):
cdef int sum = 0
浏览 16提问于2019-11-24得票数 2
我遇到了使用Cython将临时结果分配给数组的问题。这里我声明了一个test_array、sample-size和weight_array，通过使用for循环，我将每个加权结果保存到一个res_array中。在Cython中，test_array和weight_array都被定义为C-连续数组。test.pyx和setup.py文件列示如下：
# test.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
import random
cimport cython
from cython cimport boundscheck, wraparound
@c
浏览 1提问于2016-04-06得票数 2
回答已采纳
1回答
Cython因打印而变慢
、、、
在对我的一些代码进行Cython化之前，我做了一些测试，就我而言，我产生了一些奇怪的行为。
浏览网页时，我偶然发现了一个链接，上面说在cython中类似C的操作比numpy函数更快，我觉得这很奇怪，所以我决定测试它。
我使用的代码是：
cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np
import time
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def main():
# Test #1
n = 100000000
x = np.ran
浏览 3提问于2017-08-24得票数 1
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2回答
我不得不用cython编写一个小的模拟，它通常是用numba加速的。但是我必须要做这个转变，因为numba不支持the函数，我想用它来修改函数。
从本质上说，我已经将我的模拟程序转化为cython，这使得一切都比numba慢得多。因此，在我的cython代码中可能有一个瓶颈，我没有看到。
我的密码：
import numpy as np
cimport numpy as cnp
cimport cython
cnp.import_array()
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def simulation(int N
浏览 5提问于2022-06-30得票数 4
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求和运算的局部并行计算
、、、、
我已经开始使用并行编程和cython/openmp，并且我有一个简单的程序可以使用prange对数组求和：
import numpy as np
from cython.parallel import prange
from cython import boundscheck, wraparound
@boundscheck(False)
@wraparound(False)
def parallel_summation(double[:] vec):
cdef int n = vec.shape[0]
cdef double total
cdef int i
浏览 0提问于2017-02-20得票数 4
假设我有一个这样定义的结构：
cdef extern from "blah.h":
struct my_struct:
int a
int b
我需要能够将一个dict转换成my_struct，而不需要任何关于我的_struct字段的知识。换句话说，我需要进行以下转换：
def do_something(dict_arg):
cdef my_struct s = dict_arg
do_somthing_with_s(s)
问题是Cython做不到：
当然，如果我知道my_struct字段的名称，我可以这样做：
def d
浏览 3提问于2011-04-15得票数 7
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1回答
我有一个Cython模块：
#!python
#cython: language_level=3, boundscheck=False, nonecheck=False
import numpy as np
cimport numpy as np
def portfolio_s2( double[:,:] cv, double[:] weights ):
""" Calculate portfolio variance"""
cdef double s0
cdef double s1
cdef doub
浏览 0提问于2015-03-29得票数 1
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