将 cython cdef 扩展数组设置为零

有没有一种 cython-ic 方式来设置cdef数组归零。我有一个具有以下签名的函数：

cdef cget_values(double[:] cpc_x, double[:] cpc_y):

该函数的调用方式如下：

cdef double cpc_x [16]
cdef double cpc_y [16]
cget_values(cpc_x, cpc_y)

现在我想做的第一件事是将这些数组中的所有内容设置为零。目前，我正在使用 for 循环来做到这一点：

for i in range(16):
    cpc_x[i] = 0.0
    cpc_y[i] = 0.0

我想知道这是否是一个合理的方法，没有太多的开销。我经常调用这个函数，想知道在 cython 中是否有更优雅/更快的方法来执行此操作。

我假设您已经在使用@cython.boundscheck(False)，因此您无法采取太多措施来提高其性能。

出于可读性的原因，我会使用：

cpc_x[:]=0.0
cpc_y[:]=0.0

cython 会将其翻译为for-循环。另一个额外的优势：即使@cython.boundscheck(False)不使用，生成的 C 代码将仍然没有边界检查（__Pyx_RaiseBufferIndexError）。这是生成的代码a[:]=0.0:

  {
      double __pyx_temp_scalar = 0.0;
      {
          Py_ssize_t __pyx_temp_extent_0 = __pyx_v_a.shape[0];
          Py_ssize_t __pyx_temp_stride_0 = __pyx_v_a.strides[0];
          char *__pyx_temp_pointer_0;
          Py_ssize_t __pyx_temp_idx_0;
          __pyx_temp_pointer_0 = __pyx_v_a.data;
          for (__pyx_temp_idx_0 = 0; __pyx_temp_idx_0 < __pyx_temp_extent_0; __pyx_temp_idx_0++) {
            *((double *) __pyx_temp_pointer_0) = __pyx_temp_scalar;
            __pyx_temp_pointer_0 += __pyx_temp_stride_0;
          }
      }
  }

可以提高性能的方法是将内存视图声明为连续的（即double[::1]代替double[:]。生成的 C 代码为a[:]=0.0那么将是：

  {
      double __pyx_temp_scalar = 0.0;
      {
          Py_ssize_t __pyx_temp_extent = __pyx_v_a.shape[0];
          Py_ssize_t __pyx_temp_idx;
          double *__pyx_temp_pointer = (double *) __pyx_v_a.data;
          for (__pyx_temp_idx = 0; __pyx_temp_idx < __pyx_temp_extent; __pyx_temp_idx++) {
            *((double *) __pyx_temp_pointer) = __pyx_temp_scalar;
            __pyx_temp_pointer += 1;
          }
      }
  }

正如人们所看到的，strides[0]连续版本中不再使用 -strides[0]=1在编译期间进行评估，并且可以更好地优化生成的 C 代码（参见示例here https://stackoverflow.com/q/49058949/5769463).

人们可能会想要变得聪明并使用低级的memset-功能：

from libc.string cimport memset
memset(&cpc_x[0], 0, 16*sizeof(double))

然而，对于更大的数组，与连续内存视图的使用相比没有区别（即double[::1], see here https://stackoverflow.com/a/48276340/5769463例如）。对于较小的尺寸，开销可能会更少，但我从来没有足够关心去检查。