Question

我试着去尝试一下numba，因为有人告诉我它对于数值/科学计算应用程序非常有效。但是，在以下情况下，我似乎已经遇到了问题：

我有一个函数，该函数计算一个由numpy数组表示的12x12雅可比矩阵，然后返回此雅可比矩阵。但是，当我尝试用@numba.njit装饰所说的函数时，出现以下错误：

这通常不是Numba本身的问题，而通常是由使用不受支持的功能或解决类型问题。

作为我的用法的基本示例，以下代码尝试声明一个12x12 numpy零矩阵，但失败：

import numpy as np
import numba

@numba.njit
def numpy_matrix_test():
    A = np.zeros([12,12])
    return A

A_out = numpy_matrix_test()
print(A_out)

由于我假设以这种方式声明numpy数组已经足够普遍，以至于numba能够处理它们，所以我很惊讶。

Answer 1

假设numba jitted函数中调用的函数与未在numba函数中使用的函数相同，这一假设实际上是错误（但可以理解）。实际上，numba（在幕后）将委托给自己的函数，而不是使用“真正的” NumPy函数。

因此，在jitted函数中并不是真正调用的np.zeros，而是their own function。因此，Numba和NumPy之间的某些差异是不可避免的。

例如，您不能使用形状的列表，它必须是元组（列表和数组会产生您遇到的异常）。因此正确的语法为：

@numba.njit
def numpy_matrix_test():
    A = np.zeros((12, 12))
    return A

类似的情况适用于dtype参数。它必须是 real NumPy / numba类型，不能使用Python类型：

@numba.njit
def numpy_matrix_test():
    A = np.zeros((12, 12), dtype=int)  # to make it work use numba.int64 instead of int here
    return A

即使“普通”的NumPy允许它：

np.zeros((12, 12), dtype=int)

Answer 2

您是否要表示numpy.zeros（（12,12）），因为您想要12行12列的形状？ Numpy Zeros reference

多维形状为列表时，Numba函数中的NumPy零不起作用

2 个答案: