Numpy in Cython，没有改进

Question

我正在用cython编写一个使用numpy的简单函数，但似乎cython在转换为C++时产生了大量的API。有人能帮我解决这个错误吗？我在cython文档中没有发现更多的东西。

operations.pyx：

import numpy as np
cimport numpy as np
import cython
cimport cython

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
def diff(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] a,
         np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] b):
    cdef int cols = 100
    cdef int rows = 100
    for _ in range(1000):
        for i in range(rows):
            b[i, 0] = (a[i, 1] - a[i, cols - 1]) / 2
        for i in range(1, cols - 1):
            b[:, i] = (a[:, i + 1] - a[:, i - 1]) / 2
        for i in range(rows):
            b[i, cols - 1] = (a[i, 0] - a[i, cols - 2]) / 2
    return

我在python和cython上的速度差不多。如果更改列选择(:)，情况会变得更糟(慢5倍)。有人能告诉我错误可能在哪里吗？

来自cython注释的html：

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Answer 1

循环使用i和j (和_)作为python对象，尝试cdef-ing它们；例如：

cdef int cols = 100
cdef int rows = 100
cdef int i = 0
cdef int j = 0

由于您没有在_上执行操作，所以我认为Cython处理它是正确的，不需要是cdef，但是您可以尝试(无论如何，它只是一行)。