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Python中使用numba的简单求和函数无法计算

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我正在尝试学习Python和Numba，我无法弄清楚为什么下面的代码不能在IPython / Jupyter中计算：

from numba import *

sample_array = np.arange(10000.0)

@jit('float64(float64, float64)')
def sum(x, y):
    return x + y

sum(sample_array, sample_array)

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）in（）----> 1 sum（sample_array，sample_array）C：\ Users *** \ AppData \ Local \ Continuum \ Anaconda \ lib \ site-packages \ numba \ dispatcher . _explain_matching_error中的pyc（self，* args，** kws）201 msg =（“参数类型没有匹配的定义％s”202％'，' . join（map（str，args））） - > 203 raise TypeError（msg）204 205 def repr（self）：TypeError：参数类型数组（float64,1d，C），数组（float64,1d，C）没有匹配的定义

python numba

1 回答

  • 2

    您正在传入数组，但您的jit签名需要标量浮点数 . 请尝试以下方法：

    @jit('float64[:](float64[:], float64[:])')
def sum(x, y):
    return x + y

    我的建议是看看你是否可以不指定类型，只使用裸 @jit 装饰器，它将在运行时进行类型推断，你可以更灵活地处理输入 . 例如：

    @jit(nopython=True)
def sum(x, y):
    return x + y

In [13]: sum(1,2)
Out[13]: 3

In [14]: sum(np.arange(5),np.arange(5))
Out[14]: array([0, 2, 4, 6, 8])

    我的经验是，添加类型很少会带来任何性能上的好处 .

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