Cython与NumPy如何摆脱花式索引（无需调用Python）

Question

我想在一个三维的numpy数组中，在for循环内部释放GIL

cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=3] array=np.ones((10000000,4,2))
cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=2] sliced_array
cdef int i
cdef int N=array.shape[0]
for i in range(N):
  sliced_array=array[i]
  #perform computations on slice

当我查看Cython生成的html时，当它执行sliced_array=array[i]时，它似乎在调用Python。我猜这是因为它推断出了另外两个维度的大小，但即使对第二和第三轴使用了类型化范围，这行代码仍然是黄色的！

sliced_array=array[i,typed_slice_x,typed_slice_y]

- jeandut

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我没有使用过Cython，但是slice是Python内置的函数，这可能会导致问题。 - Kirill Bulygin

你是什么意思？ - jeandut

尝试重新命名变量。 - Kirill Bulygin

不，不是那样的。 - jeandut

但是还是很好的发现。 - jeandut

Answer 1

较新的memoryview语法相对于声明numpy数组的优点之一是，您可以在没有GIL的情况下执行索引操作。

cdef double[:,:,:] array=np.ones((10000000,4,2))
cdef double[:,:] sliced_array
cdef int i
cdef int N=array.shape[0]
for i in range(N):
  with nogil: # just to prove the point
    sliced_array=array[i,:,:]

如果你将它们声明为cdef np.ndarray，那么你很难避免在索引时需要GIL。

- DavidW

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好的，再次感谢@DavidW。我需要购买一本关于Python的书籍，似乎我真的需要更多地了解Python内部的工作方式，以免每次都被卡住。 - jeandut