Cython：将cython函数的double *堆数组作为一维np.ndarray返回到python

如何解决Cython：将cython函数的double *堆数组作为一维np.ndarray返回到python

我正在尝试产生时间序列噪声。我的噪声数组的大小约为350,000，因此必须对其进行堆分配。调用函数时，如何将堆分配的数组返回给调用该函数的python代码？我曾尝试将其转换为nd.array，但python在编译过程中会抱怨。

我是cython的新手，很想对它的工作原理进行真正的解释。我在网上找到的所有内容都令人费解，而且对初学者不友好。

此外，如果有人知道如何替换cython版本的np.random.normal调用，那就更好了。对于简单的高斯随机数生成器，我在互联网上找不到任何不那么复杂的东西。

这是我的pyx文件：

import numpy as np
cimport numpy as np

from libc.stdlib cimport malloc,free



# TODO turn this into a cython script. Generate function is slow for 350,000 samples
cdef class NoiseGenerator():

    cdef double mean,std,tau,start_value,previous_value
    cdef double* noise


    def __cinit__(self,double mean=0.0,double std=1.0,float tau=0.2,float start_y=0):
        self.mean = mean
        self.std = std
        self.tau = tau
        self.start_value = start_y


    cdef double sample_next(NoiseGenerator self,double dx):

        cdef double red_noise,wnoise 

        if self.previous_value is None:
            red_noise = self.start_value

        else:
            wnoise = np.random.normal(loc=self.mean,scale=self.std,size=1)
            red_noise = ((self.tau/(self.tau + dx)) * (dx*wnoise + self.previous_value))

        self.previous_value = red_noise
        return red_noise


    cdef np.array generate(NoiseGenerator self,double dx,int samples):

        self.noise = <double *>malloc(samples * sizeof(double))

        for idx in range(samples):

            noise[idx] = self.sample_next(dx)

        return nd.array(self.noise)


    def __dealloc__(NoiseGenerator self):

        free(self.noise)

从python脚本开始，这就是我要使用的方式：

import numpy as np
import pyximport; pyximport.install(setup_args={'include_dirs': np.get_include()})
from CNoiseGenerator import NoiseGenerator


mean = -2.5914938426209425e-06
std=0.00024610271604726564
dx=0.0018104225094430712
samples=352036

noise = NoiseGenerator(mean,std).generate(dx,samples)

任何有关如何重构班级的建议将不胜感激。再次在这里学习！