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我有一个应用程序涉及非常稀疏的大型 n 维数组。scipy.sparse具有有用的“矢量化获取和设置”功能，因此 Cython 可用于快速填充稀疏矩阵。

当然 scipy 包不能处理 n 维。我发现有两个包在 pythonsparray和ndsparse. 但是，似乎两者都没有矢量化获取和设置功能。

所以我需要：

  • 用于具有矢量化获取和设置的 n 维数组的 python 包或
  • 用于稀疏数组的 ac 库，我可以使用 Cython 轻松访问它或
  • 一些“自己动手”选项，我猜这需要相当于 python dict 的 ac

出于我的目的，我认为将 n 维坐标映射回一维或二维是可行的。更好的是有一个 dict 等价物，我可以在 Cython 循环中快速访问。我认为这排除了 python dict。

想知道是否有人可以给我一个如何在 Cython 中使用 c++ map 对象的示例？

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如果您决定使用 C dict 选项，则可以使用 C++ STL 的 std::map。您不太可能找到更快或更健壮的本机代码来实现字典/地图。

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]

设置.py：

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

命令行：

$ python setup.py build
$ cd build/lib.macosx-10.5-x86_64-2.7
$ python -c 'import cppmap'
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于 2013-11-27T11:48:00.263 回答