log-likelihoodを推定するために、cython
に次の関数を記述しました
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def likelihood(double m,
double c,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] r_mpc not None,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] gtan not None,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] gcrs not None,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] shear_err not None,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] beta not None,
double rho_c,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] rho_c_sigma not None):
cdef double rscale = rscaleConstM(m, c,rho_c, 200)
cdef Py_ssize_t ngals = r_mpc.shape[0]
cdef np.ndarray[DTYPE_T, ndim=1, mode='c'] gamma_inf = Sh(r_mpc, c, rscale, rho_c_sigma)
cdef np.ndarray[DTYPE_T, ndim=1, mode='c'] kappa_inf = Kap(r_mpc, c, rscale, rho_c_sigma)
cdef double delta = 0.
cdef double modelg = 0.
cdef double modsig = 0.
cdef Py_ssize_t i
cdef DTYPE_T logProb = 0.
#calculate logprob
for i from ngals > i >= 0:
modelg = (beta[i]*gamma_inf[i] / (1 - beta[i]*kappa_inf[i]))
delta = gtan[i] - modelg
modsig = shear_err[i]
logProb = logProb -.5*(delta/modsig)**2 - logsqrt2pi - log(modsig)
return logProb
しかし、この関数のコンパイルされたバージョンを実行すると、次のエラーメッセージが表示されます。
File "Tools.pyx", line 3, in Tools.likelihood
def likelihood(double m,
ValueError: ndarray is not C-contiguous
この問題が発生する理由がよくわかりませんでしたか?? !!!役立つヒントを教えていただければ幸いです。
エラーが発生する直前に、flags
に渡すnumpy配列のlikelihood
属性を出力してみてください。あなたはおそらく次のようなものを見るでしょう:
In [2]: foo.flags
Out[2]:
C_CONTIGUOUS : False
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False
C_CONTIGUOUS : False
、それが問題だからです。修正するには、Cオーダーに変換します。
In [6]: foo = foo.copy(order='C')
In [7]: foo.flags
Out[7]:
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False