Cython：pythonによって呼び出されるcdef関数から拡張型cdefメソッドを呼び出す

Question

より大きなクラスの地域依存ハッシュの一部としてペア間距離を計算するCythonモジュールを作成しようとしています。

cdef class Metric: 
    def __init__(self): 
     pass 

cdef class Euclidean(Metric): 
    cdef numeric c_evaluate(self, numeric[:] x, numeric[:] y, int dims): 
     .... 

cdef numeric[:,:] pairwise(numeric[:] x, numeric[:] y, Metric func, bint symmetric): 
    ... 
    dm[i,j] = func.c_evaluate(x,y,dims) 
    ... 

は、Pythonからこの機能にアクセスするには：

def py_pairwise(numeric[:,:] x, numeric[:,:] y, str func, bint symmetric = 1, **kwargs): 
    cdef Metric mfunc = to_Metric(func, **kwargs) 
    return pairwise(x, y, mfunc, symmetric) 

代わりに、それぞれのタイプとメトリックの各距離のためにコードを書くのは、私はメトリックを継承し、様々な拡張子の種類を取る1つのCDEF関数を作成しようとしています

しかし、私は "c_distance。[Metric]オブジェクトには属性 'c_evaluate'がないというエラーが発生しています。"私はc_evaluateメソッドにアクセスできないのだろうかと疑問に思っているのは、クラスオブジェクトがPython関数to_Metricを介してPythonコードで作成されているからです。しかし、def関数とcdef関数はCythonモジュール内で自由に呼び出せると考えられます。このメソッドは、cpefメソッドにc_evaluateを変更しても機能しますが、cdefオブジェクトがpythonをcythonに渡すことを許可するか、単に低速のpythonメソッドを使用することで問題が解決するかどうかはわかりません。すべての提案（私は自宅のコンピュータではないので、今はすべてのコードを持っていません。後で更新する予定ですか？）また、to_Metric

ctypedef fused floating: 
    float 
    double 

cdef class Euclidean(Metric): 
    cdef public floating c_evaluate(self, floating[:] x, floating[:] y, int dims): 
     cdef int i 
     cdef floating tmp, d = 0 
     for i in range(dims): 
      tmp = x[i]-y[i] 
      d += tmp*tmp 
     return sqrt(d) 

#@cython.boundscheck(False) 
#@cython.wraparound(False) 
def py_pairwise(numeric[:,::1] x, numeric[:,::1] y,str metric, bint symmetric,**kwargs): 
    cdef Metric func = to_Metric(metric,**kwargs) 
    return pairwise(x,y,func,symmetric) 

cdef numeric[:,::1] pairwise(numeric[:,::1] x,numeric[:,::1] y, Metric met, bint symmetric):# 
    cdef int n,m,k,i,j 
    n = x.shape[0] 
    m = y.shape[0] 
    dims = x.shape[1] 
    if numeric in floating: 
     mdtype = np.float 
    else: 
     mdtype = np.int 
    #mdtype = np.float 
    cdef numeric[:,::1] dm = (np.empty((n,m),dtype = mdtype)).fill(0) 
    if symmetric: 
     interval = lambda i,n,m: range(i+1,m) 
    else: 
     interval = lambda i,n,m: range(m) 
    for i in range(n): 
     for j in interval(i,n,m): 
      dm[i,j] = met.c_evaluate(x[i,:],y[j,:],dims) 
    return np.asarray(dm) 

：

編集：それタイプミスが本来の機能ではありませんが（まだ他の人があるかもしれない）

def to_Metric(str m, **kwargs): 
    if len(kwargs) == 0: 
     if m == 'euclidean': 
      met = Euclidean() 
     elif m in {'cos','cosine'}: 
      met = Cosine() 
     elif m in {'hamming','matching'}: 
      met = Hamming() 
     else: 
      raise ValueError('Unrecognized metric {}'.format('\''+m+'\'')) 
    else: 
     if m in {'pnorm','p-norm'}: 
      met = Pnorm(kwargs['p']) 
     elif m == 'maximal': 
      met = Maximal(kwargs['m1'],kwargs['m2'],kwargs['sep']) 
     else: 
      raise ValueError('Unrecognized metric {}'.format('\''+m+'\'')) 
    return met 

Answer 1

問題がc_evaluateが関連付けられているということですクラスEuclideanであり、のタイプは、Euclideanであることが知られているオブジェクトで使用できます。ただし、pairwiseでは、タイプmetをMetricと宣言します。

c_evaluateは、cdefとして機能すると宣言しているため、コンパイル時にしか見つかりません。標準のPython関数のように実行時にc_evaluateを見つけたい場合は、defと宣言する必要があります。

あなたが（速く、それを呼び出しますする）コンパイル時に発見される機能が必要な場合は、あなたがc_evaluateがMetricオブジェクトの関数で作るべきか、あなたはpairwiseだけEuclideanオブジェクトを取る行う必要があります。