Jeśli chodzi o widoki pamięci w cython, czy jest jakaś zaleta wpisywania widoku z typami NumPy, takimi jaknp.float_t zamiast po prostu robićdouble jeśli pracuję z numpy tablicami float?

I powinienem wpisaćcdef następnie w ten sam sposób, np. sol.

ctypedef np.float64_t np_float_t
...

@cython.profile(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
cdef np_float_t mean_1d(np_float_t [:] v) nogil:
    cdef unsigned int n = v.shape[0]
    cdef np_float_t n_sum = 0.

    cdef Py_ssize_t i
    for i in range(n):
        n_sum += v[i]

    return n_sum / n