cython中的函數更改numpy數組類型

Question

我正在使用Cython和numpy，但是與更改numpy數組元素的dtype的cython函數有關的問題很奇怪。 奇怪的是，僅在實際指定數組的輸入類型時才更改dtype。

我在Ubuntu 18.04上使用Cython == 0.29.11，numpy == 1.15.4，python 3.6。

# cyth.pyx
cimport numpy as np

def test(x):
    print(type(x[0]))

def test_np(np.ndarray[np.uint32_t, ndim=1] x):
    print(type(x[0]))

現在對這個文件進行cythonize並使用以下功能：

>>> from cyth import test, test_np
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.uint32)
>>> test(a)
<class 'numpy.uint32'>
>>> test_np(a)
<class 'int'>

因此test按預期方式工作，打印輸入數組中第一個元素的類型-uint32。 但是test_np實際上確保了傳入數組的類型為uint32，現在顯示了常規Python int作為第一個元素的類型。

即使試圖強制元素為正確的類型也不起作用，即使用：

def test_np(np.ndarray[np.uint32_t, ndim=1] x):
    cdef np.uint32_t el
    el = x[0]
    print(type(el))

仍然導致

>>> test_np(a)
<class 'int'>

在理解這一差異方面的任何幫助將不勝感激。

Answer 1

Cython不會更改數組的類型，但是會返回類型稍有不同的元素。

numpy-array中的數據存儲為32位無符號整數的連續字段。 訪問x[0]意味着創建一個Python對象（因為Python解釋器無法處理原始C-int） np.uint32對於每個numpy- np.uint32都有專用的包裝器類，並返回一個np.uint32 。

另一方面，Cython將所有簡單的C整數類型（例如long ， int等）映射到Python整數（有意義）上。

現在，當導入numpy時， x[0]不再意味着使用numpy數組的__getitem__() （它將返回np.uint32 ），而是C整數（在這種情況下為unsigned 4byte），它將轉換為Python整數，因為“ return XXX”表示在def函數中表示結果必須是Python對象。

這確實意味着該數組具有不同的類型-Cython將這些類型映射為Python對象時，它們的映射方式不同。

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如果要以np.uint32 -objects的形式訪問數據，則可以調用__getitem__而不是[..] （Cython將[..]轉換為對原始C數據的訪問權）：

%%cython
cimport numpy as np

def test_np(np.ndarray[np.uint32_t, ndim=1] x):
    print(type(x[0]))                     # int
    print(type(x.__getitem__(0)))         # numpy.uint32

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當您使用類型化的內存視圖而不是ndarray時，直接調用__getitem__會返回內存視圖的Python整數__getitem__而不調用基礎ndarray的__getitem__而是在C級訪問數據。 調用底層對象的__getitem__進行內存視圖：

def test_np(np.uint32_t[:] x):
    print(type(x[0]))
    print(type(x.base.__getitem__(0))) # instead of x.__getitem__(0)