我未能將布爾掩碼保存為 Cython 類的屬性。在實際代碼中，我需要這個掩碼來更有效地執行任務。下面是一個示例代碼：核心.pyximport numpy as npcimport numpy as npcdef class MyClass(): cdef public np.uint8_t[:] mask # uint8 has the same data structure of a boolean array cdef public np.float64_t[:] data def __init__(self, size): self.data = np.random.rand(size).astype(np.float64) self.mask = np.zeros(size, np.uint8)script.pyimport numpy as npimport pyximportpyximport.install(setup_args={'include_dirs': np.get_include()})from core import MyClassmc = MyClass(1000000)mc.mask = np.asarray(mc.data) > 0.5 錯誤當我運行script.py它成功編譯 Cython，但拋出錯誤：Traceback (most recent call last): File "script.py", line 8, in <module> mc.mask = np.asarray(mc.data) > 0.5 File "core.pyx", line 6, in core.MyClass.mask.__set__ cdef public np.uint8_t[:] maskValueError: Does not understand character buffer dtype format string ('?')解決方法我目前的解決方法是將掩碼傳遞給我需要的所有函數，cast=True例如：cpdef func(MyClass mc, np.ndarray[np.uint8_t, ndim=1, cast=True] mask): return np.asarray(mc.data)[mask]問題關于如何將面具存儲在 Cython 類中是否有任何想法？
2 回答
米琪卡哇伊
TA貢獻1998條經驗 獲得超6個贊
所以我不相信內存視圖實際上支持布爾索引。因此，要索引數組，您總是需要做
np.asarray(mc.data)[mask]
# or
mc.data.base[mask] # if you're sure it's always a view of something that supports boolean indexing)
我認為這不會隨著@ead 提到的 Cython 更新而改變。我懷疑這樣做的原因是賦值 ( mc.data[mask] = x) 可能相當容易，但是應該返回什么類型并不明顯mc.data[mask]——它不是內存視圖。
因此，無論您做什么，都會涉及一些混亂的代碼。
對于分配給內存視圖的部分，可以使用
mc.mask = (np.asarray(mc.data) > 0.5).view(np.uint8)
并將其返回到一個 Numpy bool 數組：
np.asarray(mc.mask).view(np.bool)
兩者都不應該涉及復制。
如果是我設計這個，我會保持 memoryviews 非公開（僅供 Cython 使用）并具有僅保存 Python 接口的底層 Numpy 數組的普通對象屬性。您可以使用property使它們保持同步（并進行強制轉換）：
cdef class MyClass:
cdef np.uint8_t[:] mask_mview
cdef object _mask
@property
def mask(self):
return np.asarray(self._mask).view(np.bool)
@mask.setter
def mask(self, value):
self._mask = value
self.mask_view = value.view(np.uint8)
# and the same for data
這樣，您就有了一個 memoryview 可用于 memoryviews 擅長的事情（在 Cython 中逐個元素快速迭代），訪問 Python 的普通 Numpy 數組，并且兩者保持同步（至少通過 Python 接口）。
慕碼人8056858
TA貢獻1803條經驗 獲得超6個贊
您最好的選擇（如果您不想使用解決方法）可能是等待 Cython 0.29.14 發布。此問題已修復，可能會成為0.29.14的一部分。
以下最小示例
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef np.uint8_t[:] mask = np.random.rand(20)>.5
將無法正常導入
ValueError：不理解字符緩沖區 dtype 格式字符串（'？'）
對于 Cython 0.29.13，但使用github（或 master）上 0.29.x-branch的當前狀態。
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