Cython：型付きメモリビューにdouble型ではなくnp.float_tを使用する必要があります

Question

cythonでのmemoryviewについては、numpy floatを使用している場合はdoubleの代わりにnp.float_tなどのNumPy型のビューを入力する利点がありますアレイ？

また、eと同じ方法でcdefと入力する必要があります。 g。あなたはcythonに含まれてnumpyのヘッダファイルを見ると

ctypedef np.float64_t np_float_t 
... 

@cython.profile(False) 
@cython.wraparound(False) 
@cython.boundscheck(False) 
cdef np_float_t mean_1d(np_float_t [:] v) nogil: 
    cdef unsigned int n = v.shape[0] 
    cdef np_float_t n_sum = 0. 

    cdef Py_ssize_t i 
    for i in range(n): 
     n_sum += v[i] 

    return n_sum/n 

Answer 1

（例えばマスターブランチで、それは__init__.pxdである）、あなたは

ctypedef double  npy_double 

と

ctypedef npy_double  float_t 

でを見つけることができます言い換えれば、float_tはdoubleですので、np.float_tを使用するのには利点はありません。