本文介绍了从Cython结构创建NumPy数据类型的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
以下是SCRICKIT中当前使用的Cython代码片段-学习二叉树，
# Some compound datatypes used below:
cdef struct NodeHeapData_t:
DTYPE_t val
ITYPE_t i1
ITYPE_t i2
# build the corresponding numpy dtype for NodeHeapData
cdef NodeHeapData_t nhd_tmp
NodeHeapData = np.asarray(<NodeHeapData_t[:1]>(&nhd_tmp)).dtype
(完整源代码here)
最后一行从该Cython结构创建一个NumPy数据类型。我还没有找到很多关于它的文档，尤其是我不明白为什么需要切片[:1]，或者它能做什么。有关更多讨论，请参阅scikit-learn#17228。有人对此有什么想法吗？
推荐答案
这是一个聪明但令人困惑的把戏！
以下代码创建一个长度为1的cython-array，因为它使用的内存(但不拥有！)正好有一个元素。cdef NodeHeapData_t nhd_tmp
<NodeHeapData_t[:1]>(&nhd_tmp)
现在，cython-array实现了缓冲协议，因此Cython拥有创建format字符串的机制，该字符串描述它所持有的元素的类型。
np.asarray也使用缓冲协议，能够从format-字符串构造dtype-对象，format-字符串由cython的数组提供。
可以通过以下方式查看格式字符串：
%%cython
import numpy as np
# Some compound datatypes used below:
cdef struct NodeHeapData_t:
double val
int i1
int i2
# build the corresponding numpy dtype for NodeHeapData
cdef NodeHeapData_t nhd_tmp
NodeHeapData = np.asarray(<NodeHeapData_t[:1]>(&nhd_tmp)).dtype
print("format string:",memoryview(<NodeHeapData_t[:1]>(&nhd_tmp)).format)
print(NodeHeapData )
这将导致
format string: T{d:val:i:i1:i:i2:}
[('val', '<f8'), ('i1', '<i4'), ('i2', '<i4')]
我脑子里想不出一个不那么令人困惑的解决方案，除了手动创建dtype对象-这对于不同平台上的某些数据类型来说可能会变得很难看*，但在大多数情况下应该是直接的。
*)np.int就是这样一个问题。很容易忽略np.int映射到long而不是int(令人困惑，不是吗？)。
例如
memoryview(np.zeros(1, dtype=np.int)).itemsize
计算为
- 在Windows上：4(Windows上的大小为
long，单位为字节)。 - 在Linux上：8(Linux上的大小为
long，单位为字节)。
这篇关于从Cython结构创建NumPy数据类型的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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