关于 cython 中的内存视图，使用 NumPy 类型输入视图是否有任何优势，例如np.float_t而不是简单地做double如果我正在使用 numpy float 数组？
我应该输入cdef然后以同样的方式，做e。 G。
ctypedef np.float64_t np_float_t
...
@cython.profile(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
cdef np_float_t mean_1d(np_float_t [:] v) nogil:
cdef unsigned int n = v.shape[0]
cdef np_float_t n_sum = 0.
cdef Py_ssize_t i
for i in range(n):
n_sum += v[i]
return n_sum / n
如果您查看 cython 包含的 numpy 头文件（例如在 master 分支中，它是__init__.pxd）， 你会找到
ctypedef double npy_double
and
ctypedef npy_double float_t
换句话说，float_t is double，所以使用应该没有优势np.float_t.
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