Создание массива numy, декорированного njit из numba - PullRequest
Новая
       18

Создание массива numy, декорированного njit из numba

0 голосов
/ 20 декабря 2018

Код здесь: 

import numba as nb
import numpy as np

@nb.njit
def func(size):
    ary = np.array([np.arange(size),np.arange(size)+1,np.arange(size)-1]).T
    X = np.array([ary[1:,0] - ary[:-1,2],
                  ary[1:,1] - ary[:-1,2],
                  ary[1:,0] - ary[1:,1]
                  ])
    return X

Z = func(10**9)

Когда я запускаю код, он выдает мне сообщение об ошибке, и я не совсем понимаю, что здесь происходит.Разве функции, украшенные njit, не поддерживают создание новых массивов внутри функций?Сообщение об ошибке следующее: 

TypingError: Invalid use of Function(<built-in function array>) with argument(s) of type(s): (list(array(int64, 1d, C)))
 * parameterized
In definition 0:
    TypingError: array(int64, 1d, C) not allowed in a homogeneous sequence
    raised from C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\typing\npydecl.py:459
In definition 1:
    TypingError: array(int64, 1d, C) not allowed in a homogeneous sequence
    raised from C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\typing\npydecl.py:459
This error is usually caused by passing an argument of a type that is unsupported by the named function.
[1] During: resolving callee type: Function(<built-in function array>)
[2] During: typing of call at C:/Users/User/Desktop/all python file/3.2.4/nb_datatype.py (65)

РЕДАКТИРОВАТЬ: я забыл транспонировать массив перед редактированием, это должен быть массив 10 ^ 9 на 3.

1 Ответ

0 голосов
/ 20 декабря 2018

Создание массивов NumPy через список массивов NumPy или даже список списков не поддерживается numba.njit.Вместо этого используйте np.empty, а затем присвойте значения с помощью индексации NumPy: 

@nb.njit
def func(size):
    row_count = 3
    ary = np.empty((row_count, size))
    ranger = np.arange(size)
    ary[0] = ranger
    ary[1] = ranger + 1
    ary[2] = ranger - 1

    X = np.empty((row_count, row_count - 1))
    X[0] = ary[1:,0] - ary[:-1,2]
    X[1] = ary[1:,1] - ary[:-1,2]
    X[2] = ary[1:,0] - ary[1:,1]

    return X

Z = func(10**2)

print(Z)

array([[-1., -4.],
       [ 0., -3.],
       [-1., -1.]])
...