cdef long[:, :] points_view = points_np cdef double[:] values_view = values_np

这段代码是使用Cython语言的语法定义了两个变量`points_view`和`values_view`，用于与Numpy数组交互。

`points_np`是一个二维Numpy数组，使用`[:, :]`语法表示将其转换为一个C语言中的二维数组类型`long[:, :]`，这样就可以在Cython代码中更方便地访问Numpy数组中的元素。

同理，`values_np`是一个一维Numpy数组，使用`[:]`语法表示将其转换为一个C语言中的一维数组类型`double[:]`。

这样做的好处是可以在Cython代码中直接访问Numpy数组，避免了频繁的数组转换操作，提高了代码运行效率。

相关问题

cdef long[:, :] points_view = points_np

这段代码是在使用Cython语言中定义了一个二维的long整型数组points_view，并将其与一个NumPy中的二维long整型数组points_np关联起来。这样做的目的是为了在Cython代码中更方便地使用NumPy数组，提高代码的运行效率。注意，这里的[:, :]表示points_view是一个二维数组。

用python重写这段代码cpdef squaredMahaDistance(cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] X, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] loc_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=3] scale_inv_cholesky_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] sq_maha_dist): cdef int i, n_components, j, k, N, D i = 0 cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] temp_arr = np.empty((X.shape[1], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] y = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] dotProd = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) n_components = scale_inv_cholesky_.shape[2] N = X.shape[0] D = X.shape[1] for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i] fast_matmul(y, temp_arr, dotProd) for j in range(N): sq_maha_dist[j,i] = 0 for k in range(D): sq_maha_dist[j,i] += dotProd[j,k]**2

答案：下面是用Python重写的这段代码：for i in range(n_components):
for j in range(N):
for k in range(D):
y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k]
for j in range(D):
for k in range(D):
temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i]
fast_matmul(y, temp_arr, dotProd)
for j in range(N):
sq_maha_dist[j,i] = 0
for k in range(D):
sq_maha_dist[j,i] = dotProd[j,k]**2