cythonでの型の付け方

Question

cythonのpyxファイルに型つけをしたいです

import numpy as np

def gaussian(x, mean, cov):
    A = 1. / ((2. * np.pi) ** (x.size / 2.0))
    B = 1. / (np.linalg.det(cov) ** 0.5)
    C = -0.5 * np.dot(np.dot(x - mean, np.linalg.inv(cov)), x - mean)
    #print A, B, C, A * B * np.exp(C), np.exp(C)
    return A * B * np.exp(C)

x  = array([[5.225, 0.2235],
             2.333,0.223232]])
mean はxと同じ形

cov = array([[[1., 0.],
               [0.,1.]],

              [[1.,0.],
               [0.,1.]]])

このような形です
引数の数値の中は少し違いますが
形式としては同じです

型をつけるときに
どのようにつければいいか教えてください

Answer 1

分からなくても、試してうまくいかなかったことを質問に書いてもらえると、どのあたりを答えれば良いのか分かるので、解答しやすいですよ（丸投げ質問との見分けも付くし）。

http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/numpy.html にあるように指定できませんか？

ctypedef np.float64 DTYPE_t

def gaussian(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] x, np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] mean, np.ndarray[DTYPE_t, ndim=3] cov):
    cdef DTYPE_t A = 1. / ((2. * np.pi) ** (x.size / 2.0))
    cdef DTYPE_t B = 1. / (np.linalg.det(cov) ** 0.5)
    cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] C = -0.5 * np.dot(np.dot(x - mean, np.linalg.inv(cov)), x - mean)
    #print A, B, C, A * B * np.exp(C), np.exp(C)
    return A * B * np.exp(C)

なお、float64で良いのかどうかはコードから読み取れなかったので、適当に選びました。

Comments

[kohekoh]

ちなみに自分は
cdef gaussian(float x, float mean, float cov):
で型指定を行ったのですが、遅くなってしまいました

ご指導いただいた内容で実行すると
float64 is not type indentifier
となってしまいます
どうすればよいでしょうか

[shimizukawa]

あ、 `np.float64_t` でどうでしょう。

[kohekoh]

setup.pyをすこしかえたらいけました！
でも、遅くなりました…
なんだかんだ、型をつける前のほうが早いのですが
これ以上はやくならないんですかね

[shimizukawa]

型推測に任せた方が速かったのかな・・。型が違っていて、変換コストが掛かっている可能性があるので、渡している引数の型や、要素の型を確認してみてください。dtype属性で確認できます。

[kohekoh]

やってみます
ありがとうございました！

[kohekoh]

ちなみになのですが
dtypeというのは
numpyを用いるときにのみつかうやつなんですかね？

[kohekoh]

なんどもすみません
dtype属性というのはで確認というのはどういう風にすればよいのですか

[shimizukawa]

引数xに渡す側で、 x.dtype をprintなりしてみてください。ドキュメント的にはこの辺が分かりやすいかなあ https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html

[kohekoh]

ありがとうございます！

[kohekoh]

もう一つ質問があるのでこちらにもこたえていただけると幸いです
https://teratail.com/questions/84275