Question

Numba具有使用JIT编译加速循环的惊人能力。然而，关键的转折是使用numpy时one isn't allowed to create any new arrays。幸运的是，大多数numpy函数都包含一个可选的out参数，用于将输出写入 - numpy.sort除外。最明显的替代方案是numpy.ndarray.sort，它已经到位，

@njit("void(f8[:])")
def sort_inplace(arr):
  arr.sort()

但是无法编译，

...
...
...
/Users/duckworthd/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/typeinfer.pyc in propagate(self)
    293                 print("propagate".center(80, '-'))
    294             oldtoken = newtoken
--> 295             self.constrains.propagate(self.context, self.typevars)
    296             newtoken = self.get_state_token()
    297             if config.DEBUG:

/Users/duckworthd/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/typeinfer.pyc in propagate(self, context, typevars)
    112                 raise
    113             except Exception as e:
--> 114                 raise TypingError("Internal error:\n%s" % e, constrain.loc)
    115
    116

TypingError: Internal error:
Attribute 'sort' of array(float64, 1d, A) is not typed

如果没有重新实现排序算法，有没有办法在JIT编译的numba循环中对numpy数组进行排序？

Answer 1

Numba应该能够在＆＃34; nopython＆＃34;模式，但不幸的是我们尚未增加对ndarray.sort（）的支持。它汇编在＆＃34; python＆＃34;虽然模式虽然必须通过python对象层，但速度较慢，但由于看起来ndarray.sort（）在C中实现，因此它可能没什么区别。我继续在numba的github问题跟踪器中添加bug report。

另外需要注意的是，如果可能的话，numba将在nopython模式下编译循环，而其余的函数是在python模式下编译的。这允许您使用不受支持的函数，如ndarray.sort（），以及像numpy.arange（）这样的函数创建并返回一个新数组，同时仍然具有快速编译的循环（只要您不调用ndarray.sort）（）或循环中的numpy.arange（），但如果性能是一个大问题，你可能不想这样做。）

总而言之：你可以使用jit装饰器代替njit装饰器，直到numba正确支持在nopython模式下调用ndarray.sort（），只要你不排序数组在一个循环中。

numba：将数组排序到位

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