将 numpy 整数数组传递给 c 代码

我正在尝试编写 Cython 代码来将密集特征矩阵、目标向量对转储为 libsvm 格式，速度比 sklearn 的内置代码更快。我收到一个编译错误，抱怨将目标向量（整数的 numpy 数组）传递给相关 c 函数时出现类型问题。

这是代码：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

cdef extern from "cdump.h":
    int filedump( double features[], int numexemplars, int numfeats, int target[], char* outfname)

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def fastdumpdense_libsvmformat(np.ndarray[np.double_t,ndim=2] X, y, outfname):
    if X.shape[0] != len(y):
        raise ValueError("X and y need to have the same number of points")

    cdef int numexemplars = X.shape[0]
    cdef int numfeats = X.shape[1]

    cdef bytes py_bytes = outfname.encode()
    cdef char* outfnamestr = py_bytes

    cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2, mode="c"] X_c
    cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1, mode="c"] y_c
    X_c = np.ascontiguousarray(X, dtype=np.double)
    y_c = np.ascontiguousarray(y, dtype=np.int)
    retval = filedump( &X_c[0,0], numexemplars, numfeats, &y_c[0], outfnamestr)

    return retval

当我尝试使用 distutils 编译此代码时，出现错误

cythoning fastdump_svm.pyx to fastdump_svm.cpp

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------ ...

    cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2, mode="c"] X_c
    cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1, mode="c"] y_c
    X_c = np.ascontiguousarray(X, dtype=np.double)
    y_c = np.ascontiguousarray(y, dtype=np.int)
    retval = filedump( &X_c[0,0], numexemplars, numfeats, &y_c[0], outfnamestr)
                                                         ^
------------------------------------------------------------

fastdump_svm.pyx:24:58: Cannot assign type 'int_t *' to 'int *'

知道如何修复这个错误吗？我最初遵循传递 y_c.data 的范例，这是有效的，但这显然不是推荐的方式。

您还可以使用dtype=np.dtype("i")当启动 numpy 数组来匹配 C 时int在你的机器上。

cdef int [:] y_c
c_array = np.ascontiguousarray(y, dtype=np.dtype("i"))