將Cython融合類型轉換為C ++指針

Question

這是關於將Cython融合類型轉換為C ++類型的一般問題，我將通過一個最小的示例進行介紹。 考慮一下表面的C ++函數模板：

template <typename T>
void scale_impl(const T * x, T * y, const T a, const size_t N) {
    for (size_t n = 0; n < N; ++n) {
        y[n] = a*x[n];
    }
}

我希望能夠在任何類型和形狀的任何numpy ndarray上調用此函數。 首先使用Cython聲明函數模板：

cdef extern:
    void scale_impl[T](const T * x, T * y, const T a, const size_t N)

然后聲明我們要操作的有效標量類型：

ctypedef fused Scalar:
    float
    double
    ...

最后實現實際的Cython填充：

def scale(ndarray[Scalar] x, Scalar a):
    """Scale an array x by the value a"""
    cdef ndarray[Scalar] y = np.empty_like(x)
    scale_impl(<Scalar *>x.data, <Scalar *>y.data, a, x.size)
    return y

這不起作用有兩個原因：

• x只能是一維的，不能是任意（或至少很多）維的
• 強制轉換為<Scalar *>會引發錯誤，因為Scalar實際上是一個Python對象

一個人顯然可以明確地推斷出這些專業：

    if Scalar is float:
        scale_impl(<float *>x.data, <float *>y.data, a, x.size)
    if Scalar is double:
        scale_impl(<double *>x.data, <double *>y.data, a, x.size)
    if Scalar is ...

但是，這導致我不得不為娛樂多個融合類型的函數手寫一些代碼路徑，並產生了引入這種情況（我認為）是為了避免這種情況。

有什么方法可以將任意維數數組（在合理范圍內）傳遞給Cython函數，並推導出標量數據的指針類型？ 或者，實現這種功能的最合理的折衷是什么？

Answer 1

（另請參見使用Cython包裝c ++模板以接受任何numpy數組中給出的答案，這是一個非常相似的問題。）

使用格式&x[0]而不是嘗試x.data解決了選擇正確的模板專業化的問題。 二維數組的問題更加復雜，因為不能保證數組是連續的或有序的。

我將創建一個在1D數組上執行實際工作的函數，並包裝一個根據需要變平的簡單函數：

def _scale_impl(Scalar[::1] x, Scalar a):
  # the "::1" syntax ensures the array is actually continuous
  cdef np.ndarray[Scalar,ndim=1] y = np.empty_like(x)
  cdef size_t N = x.shape[0] # this seems to be necessary to avoid throwing off Cython's template deduction
  scale_impl(&x[0],&y[0],a,N)
  return y


def scale(x, a):
  """Scale an array x by the value a"""

  y = _scale_impl(np.ravel(x),a)
  return y.reshape(x.shape) # reshape needs to be kept out of Cython