cythonize

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私は最近sentdex tutorial for cythonに出くわしました。彼のチュートリアルコードを試してみる中で、私が気づいたのは、コンパイルする前にcythonコードをデバッグする方法です。私たちのインタプリタでexample_original.pyを実行することによって、元のコードをデバッグすることができます。 #example_original.py def test(x):

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共有オブジェクト（.so）ファイルを作成せずにpythonパッケージにcython拡張を構築しようとしています

回答hereを使用して、パッケージにcython拡張機能のビルドを追加しようとしました。現在、.pyxファイルから.cファイルを生成するコードをcython化しますが、パッケージをインポートしようとすると共有オブジェクト.soファイルは作成されず、モジュールの1つが共有オブジェクトファイルをインポートしようとしますそれを見つけることができません。私のsetup.pyファイルには、（これは少しカッ

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別のディレクトリにあるCythonコンパイルモジュール

私はcythonの初心者です。私は以下のディレクトリ構造を持っています。 cython_program/ cython_program/helloworld.py cython_program/lib/printname.py helloworld.py： import lib.printname as name def printname(): name.myname()

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私のcythonコードをより効率的にする

私はcythonizeしようとするpythonプログラムを書いています。 forループをより効率的にする方法はありますか？これは99％の時間を要していますか？これは、forループです： for i in range(l): b1[i] = np.nanargmin(locator[i,:]) # Closer point locator[i, b1[i]] = NAN #

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Cythonのcimportがパッケージを想定見る、

が解決編集＃3 を.pxdモジュールを見つけることができないように構成されています。 Some_Package/ some_package/ __init__.py core/ __init__.py definition.pxd helper/ __init__.py helper.pxd

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cython化されたクラスでdaskを使用します。オブジェクトメソッド

の酸洗とのエラー、私は以下のクラスでのpythonモジュールをcythonizeしたいと思います： class C: def __init__(self, x): self.x = x @staticmethod def f(k): return k def g(self, k): return self.x, k

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コードのCython最適化

私はCythonでPythonのパーティクルトラッキングコードのパフォーマンスを向上させるのに苦労しています。明らか from scipy.integrate import odeint import numpy as np from numpy import sqrt, pi, sin, cos from time import time as Time import multiproc

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ucs2でcythonコンパイルを設定する方法はありますか？

PythonコードをCythonで共有オブジェクトに変換するときのヒットの問題。ここセットアップファイル： from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("hello.py") ) のCentOSに転送UTILだから、すべては私

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cythonクラスをサブクラス化する： 'cimport'ingのときにpxdファイルが見つかりません

私はcythonのいくつかの奇妙な振る舞いを見つけただけで、誰かが私を啓発できることを願っています。私は2つのパッケージAとBを持っていますが、どちらもdistutilsを使ってビルドされています。これはいくつかのcythonクラス（その多くはC++クラスをラップしています）です。パッケージAでは、私はBaseAClassを.pxdファイルで宣言し、対応する.pyxで完全に宣言したcython

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PyBind - オーバーロードされた関数

まず、この疑問を解決しようとしてくれた皆様に感謝いたします。私は最小限のC++プロジェクトをPythonで使用するように変換しています。この努力の背後にある真の理由はスピードです。私はPyBindに出会い、その能力と提供したドキュメントの量に非常に驚いていました。今、私はそれをやる方法を知らないので、仕事を止める何かがあります。ファイル "MySource.hpp"の下のコードを考えてください。