如何将布尔掩码存储为 Cython 类的属性？

Question

我未能将布尔掩码保存为 Cython 类的属性。在实际代码中，我需要这个掩码来更有效地执行任务。下面是一个示例代码：

核心.pyx

import numpy as np

cimport numpy as np

cdef 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.py

import numpy as np

import pyximport

pyximport.install(setup_args={'include_dirs': np.get_include()})

from core import MyClass

mc = MyClass(1000000)

mc.mask = np.asarray(mc.data) > 0.5 

错误

当我运行script.py它成功编译 Cython，但抛出错误：

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[:] mask

ValueError: Does not understand character buffer dtype format string ('?')

解决方法

我目前的解决方法是将掩码传递给我需要的所有函数，cast=True例如：

cpdef func(MyClass mc, np.ndarray[np.uint8_t, ndim=1, cast=True] mask):

    return np.asarray(mc.data)[mask]

问题

关于如何将面具存储在 Cython 类中是否有任何想法？

Answer 1

所以我不相信内存视图实际上支持布尔索引。因此，要索引数组，您总是需要做np.asarray(mc.data)[mask]# ormc.data.base[mask] # if you're sure it's always a view of something that supports boolean indexing)我认为这不会随着@ead 提到的 Cython 更新而改变。我怀疑这样做的原因是赋值 ( mc.data[mask] = x) 可能相当容易，但是应该返回什么类型并不明显mc.data[mask]——它不是内存视图。因此，无论您做什么，都会涉及一些混乱的代码。对于分配给内存视图的部分，可以使用mc.mask = (np.asarray(mc.data) > 0.5).view(np.uint8)并将其返回到一个 Numpy bool 数组：np.asarray(mc.mask).view(np.bool)两者都不应该涉及复制。如果是我设计这个，我会保持 memoryviews 非公开（仅供 Cython 使用）并具有仅保存 Python 接口的底层 Numpy 数组的普通对象属性。您可以使用property使它们保持同步（并进行强制转换）：cdef class MyClass:&nbsp; &nbsp; cdef np.uint8_t[:] mask_mview&nbsp; &nbsp; cdef object _mask&nbsp; &nbsp; @property&nbsp; &nbsp; def mask(self):&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; return np.asarray(self._mask).view(np.bool)&nbsp; &nbsp; @mask.setter&nbsp; &nbsp; def mask(self, value):&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; self._mask = value&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; self.mask_view = value.view(np.uint8)&nbsp; &nbsp; # and the same for data这样，您就有了一个 memoryview 可用于 memoryviews 擅长的事情（在 Cython 中逐个元素快速迭代），访问 Python 的普通 Numpy 数组，并且两者保持同步（至少通过 Python 接口）。

Answer 2

您最好的选择（如果您不想使用解决方法）可能是等待 Cython 0.29.14 发布。此问题已修复，可能会成为0.29.14的一部分。以下最小示例%%cythonimport numpy as npcimport numpy as npcdef np.uint8_t[:] mask&nbsp; = np.random.rand(20)>.5将无法正常导入ValueError：不理解字符缓冲区 dtype 格式字符串（'？'）对于 Cython 0.29.13，但使用github（或 master）上 0.29.x-branch的当前状态。