Python/Cythonの高速n次元スパース配列

Question

私は非常に疎な大きなn次元配列を含むアプリケーションを持っています。 scipy.sparseには便利な「ベクター化された取得と設定」機能があり、Cythonを使用して疎な行列に素早く移入することができます。

もちろん、scipyパッケージではn次元は処理できません。 n次元の疎配列をPython sparrayとndsparseで実行した2つのパッケージがあります。しかし、どちらもベクトル化された機能を設定していないようです。

だから私はどちらかが必要です。私はCythonまたは

一部で簡単にアクセスすることができスパース配列のためのベクトル化getおよびsetまたは

と

• のn次元配列のためのpythonパッケージ
• 交流Library」を

私の目的のためには、n次元の座標を1次元または2次元に戻すことができると思います。何が良いだろうが、私はCythonループ内で高速にアクセスできるdictを持つことです。私はこれがPython dictを除外すると仮定します。

誰かが私にCython内からのC++マップオブジェクトの使用方法の例を教えてくれるのだろうか？

Answer 1

C dictオプションを使用する場合は、C++ STLのstd :: mapを使用できます。ディクショナリ/マップを実装するネイティブコードがより速く、より堅牢になることはまずありません。

cppmap.pyx：

# distutils: language = c++ 

cdef extern from "<map>" namespace "std": 
    cdef cppclass mymap "std::map<int, float>": 
     mymap() 
     float& operator[] (const int& k) 

cdef mymap m = mymap() 
cdef int i 
cdef float value 

for i in range(100): 
    value = 3.0 * i**2 
    m[i] = value 

print m[10] 

setup.py：

from distutils.core import setup 
from Cython.Build import cythonize 
setup(name = "cppmapapp" 
    ext_modules = cythonize('*.pyx')) 

コマンドライン：

$ python setup.py build 
$ cd build/lib.macosx-10.5-x86_64-2.7 
$ python -c 'import cppmap' 
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