Cython with numpy 如何摆脱花哨的索引（不调用 Python）

Question

我想在 3 维 numpy 数组的 for 循环中释放 GIL

cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=3] array=np.ones((10000000,4,2))
cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=2] sliced_array
cdef int i
cdef int N=array.shape[0]
for i in range(N):
  sliced_array=array[i]
  #perform computations on slice

当我查看 Cython 生成的 html 时，它看起来像是在调用 Python，sliced_array=array[i]我猜这是因为它推断了其他两个维度的大小，但即使在第二个和第三个轴使用类型化范围时，这条线仍然是黄色 ！

sliced_array=array[i,typed_slice_x,typed_slice_y]

Answer 1

与将事物声明为 numpy 数组相比，较新的 memoryview 语法的优点之一是您可以在没有 GIL 的情况下进行索引操作：

cdef double[:,:,:] array=np.ones((10000000,4,2))
cdef double[:,:] sliced_array
cdef int i
cdef int N=array.shape[0]
for i in range(N):
  with nogil: # just to prove the point
    sliced_array=array[i,:,:]

如果你将它们声明为cdef np.ndarray那么你就不能轻易避免需要 GIL 进行索引。