cython

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cython prange - __Pyx_ErrFetchWithState/__Pyx_ErrRestoreWithStateを扱う

私はprangeを使って配列を修正しています。私はcythonコンパイラによって生成されたHTMLページにできるだけ少数の黄色の線として持つようにしてみてください。 cython function_prange.pyx -a しかし、それを修正するための配列の一部を抽出するとき、私は常に生成されたコードのこの種を持っています： { #ifdef WITH_THREAD Py

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`cimport numpy`のあるCythonは失敗します

同様の質問は何度も何度も尋ねられてきましたが、残念ながらNumpyでCythonを使用する際に問題が発生しました。私が構築しよう # file test.pyx import numpy as np #cimport numpy as np def func(): print("hello") ：この最小限の例を（ほとんどhere例は以下のもの）乗り from distuti

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は、私はというエラーを取得していますなぜ私は理解していないC型エクステンション反復

にギルを削除することはできませんCタイプの拡張ですので、Pythonオブジェクトではないはずですが、この場合はnogilを適用できません。なぜこれが起こっているのか、私はやや無知です。 cdef class Fraction: cdef int _numerator cdef int _denominator cdef int numerator cdef

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Python - hdf5ファイルを並列に読む

ディスクには〜1000のHDF5ファイルが保存されています。それぞれがメモリにロードするのに約10ミリ秒かかります。そのため、私は線形性能を向上させるために、それらを並列にロードする最良の方法が何であるか疑問に思っていました。私はマルチプロセッシングを試しましたが、プロセスをセットアップするオーバーヘッドのためにそれらをシリアルにロードするよりも遅くなります。私はCythonを見てきました、特に

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Cythonがファイルを並行して読み込み、GILを迂回

IOバインドタスク用にCythonを使用してGILをバイパスし、ファイルを並列に読み込む方法を理解しようとしています。今の私は、ファイルにn0.npy、n1.py ... n100.npy def foo_parallel(): cdef int i for i in prange(100, nogil=True, num_threads=8): with gil

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Cythonがバイナリファイルを文字列に読み込んで返します

Cythonでバイナリファイルを読み込んでPythonに戻す方法を知りました。私は以下を持っていますが、fread（バッファ..）行にエラーが発生しています。そこが解決 def read_file2(filename): cdef FILE * cfile cdef long length filename_byte_string = filename.encode("UTF-8") cd

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cythonでcontextlibを使用する

ゲームエンジンのコードをcythonに移行する際に、私はVertex Buffer Object（Vbo）クラスを移植しています。このVboクラスを使用して、3DモデルデータをGPUに送信します。コード（vbo.pyx）は、現在、次のようになります。 cimport gl from enum import Enum import contextlib class VboTarget(Enu

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Cython：.pydファイルをインポートするとエラーが返されます（init関数が不足しています）

Cythonを使って効率的にPythonコードをコンパイルしてより速くする方法を学習しています。は私がmath_code_python.pyというPythonファイルを作成し、その中で4つの単純な関数を置く：ここは、私がこれまで行ってきたものです。このファイルをmath_code_cython.pyxという名前で保存しました。 setup.pyというセットアップファイルを作成しました。 Co

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速度向上のためCythonスクリプトでnp.zerosの代わりにmemsetを使用

私はここで見ることができるように、Fortranライブラリ（BLAS/LAPACK）へのSciPyインターフェイスの作業を開始しました：Calling BLAS/LAPACK directly using the SciPy interface and Cythonと解決策が出てきましたnumpy.zerosを使用すると、結果的にFortranコードを直接呼び出すことによるスピードの向上がなくなり

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Cythonギル

なしnumpyのアレイのリストを反復Iは異なる次元でnumpyのアレイのリストを反復処理したい、とGILを必要としないcythonの関数に渡します： # a has T1 rows and M columns a = np.array([[0.0, 0.1, 0.3, 0.7], [0.1, 0.2, 0.1, 0.6], [0.1, 0.2, 0.1, 0.6]