Question

我一直试图从numba文档中全天推断出类型的设置方式。我已经有了一些方法，但是现在我想创建一个返回一维数组和一个二维数组的函数，并采取一堆args，我很难得到任何进一步：

@jit
class name(object)
    @double[:,:], double[:](double[:], double, double, int64)
    def solve(self, u0, a, b, n):
        self.t = linspace(a, b, n+1)
        dt = abs((b-a)/float(n))
        u = zeros(n+1, len([u0]))
        u[0] = u0
        u = advance(u, t, n, dt)
        return u.transpose(), t.transpose()

以上引发了这些例外情况：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/marius/dev/python/inf1100/test_ODE.py", line 2, in <module>
    from DE import *
  File "/home/marius/dev/python/inf1100/DE.py", line 13
    @double[:,:], double[:](double[:], double, double, int64)
           ^
SyntaxError: invalid syntax

如果你能告诉我出了什么问题会很好，但是如果你能推荐一个一劳永逸地严格解释这些语法的文件会更好。

感谢您的时间。

亲切的问候，的Marius

Answer 1

这是一个返回元组的方法的简单版本。这适用于我在OS X上使用Numba 0.11.1：

import numba
import numpy as np

@numba.jit
class name(object):
    @numba.object_(numba.double[:], numba.double)
    def solve(self, x, a):
        y = np.empty(x.shape[0], dtype=np.float64)
        z = np.empty(x.shape[0], dtype=np.float64)
        for k in xrange(x.shape[0]):
            y[k] = x[k] * a
            z[k] = x[k] + a

        return y, z

然后使用它：

C = name()
a, b = C.solve(np.arange(5, dtype=np.float64), 3.0)

a和b的位置：

In [24]: a
Out[24]:
array([  0.,   3.,   6.,   9.,  12.])
In [22]: b
Out[22]:
array([ 3.,  4.,  5.,  6.,  7.])

Python numba.jit类型

1 个答案: