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有没有办法在 cython 中动态创建数组而不使用malloc++的可怕丑陋的pointerkludge free？对于这个非常基本的功能，必须有一些引用计数、垃圾收集包装器。

我需要这个来实现一个参差不齐的数组。

inputs=[arr1,arr2,arr3,...]
...
NELEMENTS=len(inputs)
cdef np.ndarray[double,2] lookup[NELEMENTS] #<--- this is where I'm stuck
for i in range(NELEMENTS):
    lookup[i]=inputs[i]

# data.shape =((5000,NELEMENTS))
for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        do_something(lookup[j,data[i,j]])
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如果我理解正确，至少有两种方法可以做你想做的事：

1) 创建一个二维 numpy 数组，其中第二维的大小由输入数组中的最大值固定。这会浪费一些空间，但很容易，也很有效。您可以使用该zeros函数创建一个充满零的二维数组，然后只需填充所需的条目。这在下面显示为选项 1。

2) 创建一个嵌套的 numpy 数组，其中lookup2[i]1 维 numpy 数组的大小由input[i]. 这也是直截了当的，但效率较低，因为内部数组存储为通用Python对象。

inputs = [ [1] ,[2,3,4], [5,6], [7,8,9,10,11,12]]
NELEMENTS=len(inputs)

# Option 1: create 2-dim numpy array full of zeros, and only populate necessary
# parts
maxInputSize = max( [len(x) for x in inputs] )

cdef np.ndarray[double,ndim=2] lookup = np.zeros( (NELEMENTS, maxInputSize) )

for i in range(NELEMENTS):
    for j in range(len(inputs[i])):
        lookup[i][j] = inputs[i][j]

# Option 2: create nested numpy array
cdef np.ndarray[object, ndim=1] lookup2 = np.empty( (NELEMENTS,), dtype='object' )

for i in range(NELEMENTS):

    nInputs = len(inputs[i])
    lookup2[i] = np.zeros(nInputs)

    for j in range(nInputs):
        lookup2[i][j] = inputs[i][j]
于 2013-10-31T10:51:37.043 回答