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Cython：对于类型化内存视图，我应该使用 np.float_t 而不是 double

2023-11-22

关于 cython 中的内存视图，使用 NumPy 类型输入视图是否有任何优势，例如np.float_t而不是简单地做double如果我正在使用 numpy float 数组？

我应该输入cdef然后以同样的方式，做e。 G。

ctypedef np.float64_t np_float_t
...

@cython.profile(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
cdef np_float_t mean_1d(np_float_t [:] v) nogil:
    cdef unsigned int n = v.shape[0]
    cdef np_float_t n_sum = 0.

    cdef Py_ssize_t i
    for i in range(n):
        n_sum += v[i]

    return n_sum / n

如果您查看 cython 包含的 numpy 头文件（例如在 master 分支中，它是__init__.pxd）， 你会找到

    ctypedef double       npy_double

and

ctypedef npy_double     float_t

换句话说，float_t is double，所以使用应该没有优势np.float_t.

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