Cython: «фатальная ошибка: numpy / arrayobject.h: нет такого файла или каталога»

Я пытаюсь ускорить ответ здесь с помощью Cython. Я пытаюсь скомпилировать код (после выполнения cygwinccompiler.pyописанного здесь взлома ), но получаю сообщение fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory...compilation terminatedоб ошибке. Может ли кто-нибудь сказать мне, проблема ли это в моем коде или в какой-то эзотерической тонкости Cython?

Ниже мой код.

import numpy as np
import scipy as sp
cimport numpy as np
cimport cython

cdef inline np.ndarray[np.int, ndim=1] fbincount(np.ndarray[np.int_t, ndim=1] x):
    cdef int m = np.amax(x)+1
    cdef int n = x.size
    cdef unsigned int i
    cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] c = np.zeros(m, dtype=np.int)

    for i in xrange(n):
        c[<unsigned int>x[i]] += 1

    return c

cdef packed struct Point:
    np.float64_t f0, f1

@cython.boundscheck(False)
def sparsemaker(np.ndarray[np.float_t, ndim=2] X not None,
                np.ndarray[np.float_t, ndim=2] Y not None,
                np.ndarray[np.float_t, ndim=2] Z not None):

    cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] counts, factor
    cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] row, col, repeats
    cdef np.ndarray[Point] indices

    cdef int x_, y_

    _, row = np.unique(X, return_inverse=True); x_ = _.size
    _, col = np.unique(Y, return_inverse=True); y_ = _.size
    indices = np.rec.fromarrays([row,col])
    _, repeats = np.unique(indices, return_inverse=True)
    counts = 1. / fbincount(repeats)
    Z.flat *= counts.take(repeats)

    return sp.sparse.csr_matrix((Z.flat,(row,col)), shape=(x_, y_)).toarray()

В ваших setup.py, то Extensionдолжен иметь аргумент include_dirs=[numpy.get_include()].

Кроме того, вам не хватает np.import_array()кода.

-

Пример setup.py:

from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy

setup(
    ext_modules=[
        Extension("my_module", ["my_module.c"],
                  include_dirs=[numpy.get_include()]),
    ],
)

# Or, if you use cythonize() to make the ext_modules list,
# include_dirs can be passed to setup()

setup(
    ext_modules=cythonize("my_module.pyx"),
    include_dirs=[numpy.get_include()]
)    

Для однофайлового проекта, подобного вашему, другой альтернативой является использование pyximport. Вам не нужно создавать setup.py... вам даже не нужно открывать командную строку, если вы используете IPython ... все это очень удобно. В вашем случае попробуйте запустить эти команды в IPython или в обычном скрипте Python:

import numpy
import pyximport
pyximport.install(setup_args={"script_args":["--compiler=mingw32"],
                              "include_dirs":numpy.get_include()},
                  reload_support=True)

import my_pyx_module

print my_pyx_module.some_function(...)
...

Конечно, вам может потребоваться отредактировать компилятор. Это заставляет импорт и перезагрузку работать с .pyxфайлами так же, как с .pyфайлами.

Источник: http://wiki.cython.org/InstallingOnWindows

Ошибка означает, что файл заголовка numpy не найден во время компиляции.

Попробуй сделать export CFLAGS=-I/usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/, а потом скомпилировать. Это проблема нескольких разных пакетов. В ArchLinux есть ошибка по той же проблеме: https://bugs.archlinux.org/task/22326

Простой ответ

Более простой способ - добавить путь к вашему файлу distutils.cfg. Это путь от имени Windows 7 по умолчанию C:\Python27\Lib\distutils\. Вы просто утверждаете следующее содержание, и оно должно сработать:

[build_ext]
include_dirs= C:\Python27\Lib\site-packages\numpy\core\include

Весь конфигурационный файл

Чтобы дать вам пример того, как может выглядеть файл конфигурации, весь мой файл гласит:

[build]
compiler = mingw32

[build_ext]
include_dirs= C:\Python27\Lib\site-packages\numpy\core\include
compiler = mingw32

Он должен иметь возможность делать это в рамках cythonize()упомянутой здесь функции , но это не работает, поскольку существует известная проблема.

Если вам лень писать установочные файлы и выяснять путь для включаемых каталогов, попробуйте cyper . Он может скомпилировать ваш код Cython и include_dirsавтоматически установить для Numpy.

Загрузите свой код в строку, затем просто запустите cymodule = cyper.inline(code_string), и ваша функция будет доступна cymodule.sparsemakerмгновенно. Что-то вроде этого

code = open(your_pyx_file).read()
cymodule = cyper.inline(code)

cymodule.sparsemaker(...)
# do what you want with your function

Вы можете установить cyper через pip install cyper.