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このサイトの大きな助けを借りて、以前にいくつかの Numpy C 拡張を作成しましたが、返されたパラメーターを見る限り、すべて固定長です。

代わりに Numpy C 拡張に可変長の numpy 配列を返す方法はありますか?

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Numpy C-API を使用して Cython で numpy 拡張機能を作成する方が簡単な場合があります。これにより、python と c オブジェクトを混在させることができるため、プロセスが簡素化されます。その場合、可変長配列を作成することはほとんど難しくなく、任意の形状の配列を指定するだけで済みます。

Cython numpy チュートリアルは、おそらくこのトピックに関する最良の情報源です。

たとえば、これは私が最近書いた関数です。

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

dtype = np.double
ctypedef double dtype_t

np.import_ufunc()
np.import_array()

def ewma(a, d, axis):
    #Calculates the exponentially weighted moving average of array a along axis using the parameter d.
    cdef void *args[1]

    cdef double weight[1]
    weight[0] = <double>np.exp(-d)


    args[0] = &weight[0]

    return apply_along_axis(&ewma_func, np.array(a, dtype = float), np.double, np.double, False, &(args[0]), <int>axis)

cdef void ewma_func(int n, void* aData,int astride, void* oData, int ostride, void** args):
    #Exponentially weighted moving average calculation function 

    cdef double avg = 0.0
    cdef double weight = (<double*>(args[0]))[0]
    cdef int i = 0

    for i in range(n): 

        avg = (<double*>((<char*>aData) + i * astride))[0]*weight + avg * (1.0 - weight) 


        (<double*>((<char*>oData) + i * ostride))[0] = avg  

ctypedef void (*func_1d)(int, void*, int, void*, int, void **)

cdef apply_along_axis(func_1d function, a, adtype, odtype, reduce,  void** args, int axis):
    #generic function for applying a cython function along a particular dimension

    oshape = list(a.shape)

    if reduce :
        oshape[axis] = 1

    out = np.empty(oshape, odtype)

    cdef np.flatiter ita, ito

    ita = np.PyArray_IterAllButAxis(a,   &axis)
    ito = np.PyArray_IterAllButAxis(out, &axis)

    cdef int axis_length = a.shape[axis]
    cdef int a_axis_stride = a.strides[axis]
    cdef int o_axis_stride = out.strides[axis]

    if reduce: 
        o_axis_stride = 0

    while np.PyArray_ITER_NOTDONE(ita):

        function(axis_length, np.PyArray_ITER_DATA (ita), a_axis_stride, np.PyArray_ITER_DATA (ito), o_axis_stride, args)

        np.PyArray_ITER_NEXT(ita)
        np.PyArray_ITER_NEXT(ito)

    if reduce:  
        oshape.pop(axis)
        out.shape = oshape

    return out

これが気に入らない場合は、任意の形状の新しい空の配列を作成する関数があります (リンク)。

于 2011-01-07T19:11:01.500 に答える