Question

有没有一种方法可以同时使用@njit和np.object类型的2d数组以提高效率？

a和“ nan”是两个2d可变子数组大小数组（每个子数组递增（对于“ a”）和递减（对于“ nan”）大小）。 ->由于它们的形状可变，因此它们的类型为np.object。

它们合并在一起生成一个二维数组，其中每个子数组都具有相同的形状。

        @nb.jit(parallel=True, forceobj=True)
        def numba_list_comprehension_concatenate(a, b, LEN):
            for i in prange(LEN):
                a[i] = np.concatenate((a[i], b[i])) 
            return a
         
        a = numba_list_comprehension_concatenate(np.asarray(a,dtype=np.object), 
                                    np.asarray(nans,dtype=np.object), np.int64(len(a)))

如何使njit可用？

编辑：

line 235, in backward_sequentialize
    a2 = numba_list_comprehension_concatenate(np.asarray(a2,dtype=np.object), np.asarray(nans,dtype=np.object), np.int64(len(a2)))#np.asarray([np.concatenate((x,y)) for x,y in zip(a,nans)])

  File "c:\users\...\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 415, in _compile_for_args
    error_rewrite(e, 'typing')

  File "c:\users\...\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 358, in error_rewrite
    reraise(type(e), e, None)

  File "c:\users\...\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\numba\core\utils.py", line 80, in reraise
    raise value.with_traceback(tb)

TypingError: non-precise type array(pyobject, 1d, C)
During: typing of argument at D:/.....py (229)




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有没有一种方法可以同时使用@njit和np.object类型的2d数组来提高效率？

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