Cómo pasar una matriz numpy de tipos de cadenas a una función en Cython

Pasar una matriz numpy de dtype np.float64_t funciona bien (abajo), pero no puedo pasar las matrices de cadenas.Cómo pasar una matriz numpy de tipos de cadenas a una función en Cython

Esto es lo que funciona:

# cython_testing.pyx 
import numpy as np 
cimport numpy as np 

ctypedef np.float64_t dtype_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_t, ndim=2] A): 
    print A 

def testing(): 
    chunk = np.array ([[94.,3.],[44.,4.]], dtype=np.float64) 

    func1 (chunk)

Pero no puede hacer este trabajo: no puedo encontrar las emparejamiento '' identificadores de tipo de cadena dtypes numpy.

# cython_testing.pyx 
import numpy as np 
cimport numpy as np 

ctypedef np.string_t dtype_str_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_str_t, ndim=2] A): 
    print A 

def testing(): 
    chunk = np.array ([['huh','yea'],['swell','ray']], dtype=np.string_) 

    func1 (chunk)

El error de compilación es:

Error compiling Cython file: 
------------------------------------------------------------ 
ctypedef np.string_t dtype_str_t 
    ^
------------------------------------------------------------ 

cython_testing.pyx:9:9: 'string_t' is not a type identifier

ACTUALIZACIÓN

por mirando a través de numpy.pxd, veo los ctypedef declaraciones siguientes. Tal vez eso es suficiente para decir que puedo usar uint8_t y pretender que todo es normal, siempre y cuando pueda hacer algo de casting.

ctypedef unsigned char  npy_uint8 
ctypedef npy_uint8  uint8_t

Solo tenemos que ver qué tan caro será el vaciado.

Fuente

2012-06-12 HeyWatchThis

Parece que está de enhorabuena.

http://cython.readthedocs.org/en/latest/src/tutorial/numpy.html

Algunos tipos de datos aún no son compatibles, como matrices booleanas y matrices de cadenas.

esta pregunta ya no es válida, como se muestra por la respuesta de Saullo Castro, pero lo dejaré para fines históricos.

Fuente

2012-06-12 20:43:52 JAB

Gracias. He votado a favor su respuesta. Aunque espero que haya una solución al usar quizás la matriz Numpy Structured [http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html#structured-arrays]. Pero todavía estoy buscando cómo pasar uno de esos también. – HeyWatchThis

Al menos para mis propósitos, usando cProfile, parece que todavía puede pasar matrices Numpy sin escribir, en Cython. Pero no obtiene las optimizaciones de Cython descritas en su referencia readthedocs.org. – HeyWatchThis

Ser capaz de usarlos lentamente aún es mejor que no poder usarlos en absoluto, ¿verdad? – JAB

Con Cython 0.20.1 funciona usando cdef np.ndarray, sin especificar el tipo de datos y el número de dimensiones:

import numpy as np 
cimport numpy as np 

cdef func1(np.ndarray A): 
    print A 

def testing(): 
    chunk = np.array([['huh','yea'], ['swell','ray']]) 
    func1(chunk)

Fuente

2014-06-04 20:11:57

@TedPetrou Estoy intentando construir un ejemplo donde el 'dtype = object' se aceleraría para actualizar la respuesta, pero hasta ahora me parecía equivalente a no especificar' dtype'. ¿Cómo midió la velocidad de 100 veces? –

Parece que me equivoqué masivamente en mi comentario anterior. Parece que obtengo una mejora de 5x cambiando a objeto. Usa esta matriz 'a = np.array (['some', 'strings', 'in', 'an', 'array'] * 10 ** 5)' –

Cómo pasar una matriz numpy de tipos de cadenas a una función en Cython

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