Question

我想重新创建一个类似numpy.sum的函数。我不打算重新创建numpy.sum，而是使用相同的原则重新创建类似的函数：迭代项目并对每个项目执行某些操作然后返回结果。

如何使一个 numba函数能够理解numpy函数的“沿轴减x”行为。

假设基本函数看起来像这样（取自the numba source code）：

def numba_sum(arr):
    s = 0.
    for val in np.nditer(arr):
        s += val.item()
    return s

如果我numba.jit，那么效果很好，但不支持任何axis - 参数。

numba.vectorize并不是更好，它提供.reduce(axis=x)，但仅当函数是二进制（接受两个参数）时，上面的那个不是，即使那时它只支持一个标量轴。

numba.guvectorize可以提供帮助，但我需要明确定义何时创建函数沿哪个轴（如果有的话）我想减少函数。

简而言之，我如何才能使numba_sum函数像[{3}}一样工作，也就是说，它应该支持：

在nopython=True模式下？