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[解決済み] Cythonです。"致命的なエラー: numpy/arrayobject.h: そのようなファイルやディレクトリはありません"

2022-04-24 01:28:47

質問

答えを早めるために こちら Cythonを使用しています。私はコードをコンパイルしようとします。 cygwinccompiler.py ハックの説明 ここで ) を取得しますが fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory...compilation terminated というエラーが発生します。私のコードの問題なのか、それともCythonの難解な微妙なところなのか、誰か教えてください。

以下、私のコードです。

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()

解決方法は?

あなたの setup.py を使用します。 Extension は、引数 include_dirs=[numpy.get_include()] .

また、不足しているのは np.import_array() を追加してください。

--

setup.pyの例です。

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()]
)