memoryview

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Python 3.5で作業すると、私はPostgreSQLからメモリビューとして1バイトを受け取っています。 >>> mybyte <memory at 0x7fd07b12a888> >>> bytes(mybyte) b'\x04' は、どのように私はこのByteの単一ビットを読み出すことができますか？この1バイトをビット単位で表現する方法はありますか？私はトリックを行う必要があり

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Cython：型付きメモリビューにdouble型ではなくnp.float_tを使用する必要があります

cythonでのmemoryviewについては、numpy floatを使用している場合はdoubleの代わりにnp.float_tなどのNumPy型のビューを入力する利点がありますアレイ？また、eと同じ方法でcdefと入力する必要があります。 g。あなたはcythonに含まれてnumpyのヘッダファイルを見ると ctypedef np.float64_t np_float_t ... @

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Cython - 任意の長さの戻り型指定されたMemoryView

私はリストを取りCython機能を書いている/引数として数字のmemoryviewを入力し、同じ長さの型付きMemoryviewを返します。 def test(list_data): cdef unsigned int n = len(list_data) cdef unsigned int i = 0 cdef double *results_arr = <doub

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バイトオブジェクトのPython memoryviewへのポインタの取得

私はbytesオブジェクトを指しているpython memoryviewを持っています。このオブジェクトでは、私はcythonで何らかの処理をしたいと思っています。私の問題は、次のとおりです。 bytesオブジェクトが書き込み可能ではないので、cythonはそれから型付き（cython）memoryviewを構築することはできません私はへのポインタを取得することはできませんので、私はどちらかの

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Cythonでメモリビューをソート

Cythonでメモリビューをインプレースでソートするにはどうすればよいですか？それを行うことができる組み込み関数はありますか？今はnumpy配列を代わりに使用し、numpyの並べ替えを使用する必要があります。これは非常に遅いです。ここでは、私のコメントをフォローアップするために

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Python MemoryviewとBytearray？

いつPython2.7でmemoryviewを使うべきですか？私はちょうどbytearrayにそれを使用することの利益を見つけることができません。またmemoryviewは文字列メソッドをサポートしていないため、絶対に使用できなくなっています。私が間違っている？

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Cython memoryviewsエラー：指定されたメモリビューの無効なインデックス

私はmemoryviewsを使ってcythonで標準クイックソートを実装しようとしています。ここに私のコードは次のとおりです。 def quicksort_cython(double[:] l): _quicksort(l, 0, len(l) - 1) cdef void _quicksort(double[:] l, double start, double stop):

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memoryviewでバイナリファイルを読む

以下のコードでは、特別な構造を持つ大きなファイルを読み込みます。特に、同時に処理する必要がある2つのブロックがあります。代わりに、前後のファイルを探しているの私はmemoryviewに包まれたこれら二つのブロックをロード with open(abs_path, 'rb') as bsa_file: # ... # load the file record block to pa

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Cython型のメモリビュー：彼らは本当に何ですか？

Cython documentationは、許可するもの、宣言する方法、およびそれらの使用方法を非常によく説明しています。しかし、実際には私にはまだ分かりません。例えば、このようなnumpyの配列から単純な代入： my_arr = np.empty(10, np.int32) cdef int [:] new_arr = my_arr は速くmy_arrのアクセス/割り当てを行うことができ

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Numpy Interweave奇妙な形状の配列

申し訳ありません、ここでは与えられたデータです。（i、4,2）、（i、4,3）、（i、4,2）の3つのnumpy配列があります。 dtypeはすべてfloat32です。目的は、特定の順序でそれらを織り交ぜることです。のは、これらの配列のインデックス0のデータを見てみましょう。この場合 [[-208. -16.] [-192. -16.] [-192. 0.] [-208. 0.]]