與指數

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列表切片內存的觀點，我相信這是一個重複的，但我真的不能在其他地方找到答案。與指數

我的主要問題是，我使用numpy的布爾索引在我的代碼，我對其進行優化。

我做這樣的事情：

y_ind = ~isnan(y) 
otheThing = y[t,y_ind[t,:]]

我之所以保存此片在otherThing是因爲我用了好計算，讓我避免每次reslicing它。

我的解決方案是使用內存視圖而不是np.ndarray爲y和otherThing。

的問題是，布爾索引不會用Cython工作，所以我試圖用整數列表來切它。就像我們會在numpy的做，是這樣的：

x = np.random.randn(5,5) 

array([[-0.56313056, -1.27834803, -0.30052179, -2.00063006, -2.05059544], 
     [-0.44563071, -0.63580159, -0.67538499, -0.9192516 , 0.49663121], 
     [ 2.11943794, -0.51746142, -0.80092609, -0.89391932, 1.91359607], 
     [ 0.52593344, -0.59931707, 0.78093441, -1.62449658, -1.65887717], 
     [-0.46422764, 0.96595406, -0.47142008, -0.28886925, -1.86674776]]) 

x[2,[1,2]] 

array([-0.51746142, -0.80092609])

，當我們試圖做的是一樣的東西，會發生什麼：

cdef np.ndarray[np.double_t,ndim=2] a = np.random.randn(n,n) 
cdef double[:,:] a_mv = a 
print(np.array(a_mv[5,(1,3)])) 

.pyx:30:27: Invalid index for memoryview specified, type (long, long) 
In [22]:

這可能嗎？有更好的方法嗎？

來源

2017-08-28 Pedro Braz

我編輯突出'cython'爭議的問題，甚至包括一工作'cython'功能。 – hpaulj

有人投下來的問題沒有解釋爲什麼。 –

你可以從一個.base的memoryview底層numpy的數組，所以你可以做

otheThing = y.base[t,y_ind[t,:]]

（同樣會爲你的「整數索引列表」工作）。它實際上只是整數和切片 -

用Cython memoryviews在如何你可以索引他們相當的限制。它們被設計成一種快速訪問內存的方式，而不是一個全功能的數組類。

這是不可能得到一個用Cython加速切片的事情，當這種方式，所以如果這一切都是你用memoryview做再有就是打字它帶來任何好處 - 只要把它作爲一個類型化的Python對象。（你可能會做一些有用的事情與它事先當然雖然）

來源

2017-08-29 08:51:25 DavidW

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