用Cython迭代numpy的数组列表不吉

Question

我想遍历不同尺寸numpy的阵列的列表，然后将其传入到不需要用Cython功能GIL：

# 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]]) 

# b has T2 rows and M columns 
b = np.array([[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], 
       [0.1, 0.2, 0.1, 0.6]]) 

# c has T3 rows and M columns 
c = np.array([[0.1, 0.0, 0.3, 0.6], 
       [0.5, 0.2, 0.3, 0.0], 
       [0.0, 1.0, 0.0, 0.0], 
       [0.0, 0.0, 0.1, 0.0]]) 

array_list = [a, b, c] 
N = len(array_list) 

# this function works 
@cython.boundscheck(False) 
@cython.wraparound(False) 
cdef void function_not_requiring_the_gil(double[:, ::1] arr) nogil: 
    cdef int T = arr.shape[0] 
    cdef int M = arr.shape[1] 
    cdef int i, t 

    for t in range(T): 
     for i in range(M): 
      # do some arbitrary thing to the array in-place 
      arr[t, i] += 0.001 

# issue is with this function 
def function_with_loop_over_arrays(array_list, int N): 
    cdef int i 

    with nogil: 
     for i in range(N): 
      function_not_requiring_the_gil(array_list[i]) 

当我编译用Cython代码，我得到以下错误：

Error compiling Cython file: 
------------------------------------------------------------ 
... 
def function_with_loop_over_arrays(array_list, int N): 
    cdef int i 

    with nogil: 
     for i in range(N): 
      function_not_requiring_the_gil(array_list[i])             ^
------------------------------------------------------------ 

my_file.pyx:312:53: Indexing Python object not allowed without gil 

有另一种类型的数据结构，我可以代替使用Python列表来存储这些numpy的阵列，这样我就可以在它们之间迭代，而不吉尔？我打开涉及malloc C指针/ Cython memoryviews /其他类型，我不知道的建议。

请注意，每个numpy数组的行数不同，但数组列表的长度是已知的。

Answer 1

可以传递形状(3,)的两个数组，以function_with_loop_over_arrays：一个（array_starts），其包含指向的a，b和c，和一个（arrays_rows）第一元件，其包含T1，T2和T3。

然后修改function_not_requiring_the_gil，使得它接收到的阵列的第一个元素和它的行数上的指针，并且你将能够调用它在function_with_loop_over_arrays与：

for i in range(N): # N is 3 and should be passed to function_with_loop_over_arrays 
    function_not_requiring_the_gil(array_starts[i], array_rows[i]) 

Answer 2

nogil功能往往容易从numba控制：

import numba 
@numba.jit(nogil=True) 
def function_not_requiring_the_gil(arr): 
    T,N = arr.shape 
    for t in range(T): 
     for i in range(N): 
     # do some arbitrary thing to the array in-place 
     arr[t, i] += 0.001 

def function_with_loop_over_arrays(array_list) 
     for a in array_list: 
      function_not_requiring_the_gil(a) 

将给你相同的（有效）的结果。

Answer 3

作为错误消息指出，你不能索引一个没有gil的Python list，并且没有任何明显的替代数据结构可以完成相同的角色。你只需要移动nogil采取索引外面

def function_with_loop_over_arrays(array_list, int N): 
    cdef int i 
    cdef double[:, ::1] tmp_mview 

    for i in range(N): 
     tmp_mview = array_list[i] 
     with nogil:   
      function_not_requiring_the_gil(tmp_mview) 

（等同于你可以把索引一个with gil:块内代替。）

有一个小的成本来获取和释放gil但提供与索引相比，您的function_not_requiring_the_gil做的工作量不大，应该是微不足道的。