numba ：无法确定 Numba 类型的<类'函数'> python

Question

这是我的代码。

from numba import jit
import numpy as np
import time
from pandas.core.common import flatten
from numba import njit
b_wi=[[1,2,3,4],[6,7,8,9,10,11]] #b_wi is a subset of x
f_wi=[[5,4,2,7,9],[5,4,3,7,2,3,4]]
# @jit(nopython=True)
def stopF_w(x,b_wi,f,di):
if di=='left':
return f[np.searchsorted(-b_wi,-x,side='left')]
if di=='right':
return f[np.searchsorted( b_wi, x,side='right')]
# this f :need to be an element in f_nslst
#b_wi :need to be an element in b_wilst
@njit(parallel=True)
def averageF_w(x,b_wilst,f_nslst,di):
a=np.zeros(x.shape[0])
for b_wi,f in zip(b_wilst,f_nslst):
a[:]  += stopF_w(x,np.asarray(b_wi),np.asarray(f),di)
return a
intval= np.unique(list(flatten(b_wi)))
x=np.concatenate(([-10000],(intval[:-1]+intval[1:])/2,[10000]))  #b_wi is a subset of x. That is why I can use this.
averageF_w(x,b_wi,f_wi,'right')

它引发错误：TypeingError:无法确定<类"function">。有人知道怎么修吗？非常感谢。

Answer 1

有几个问题需要处理：首先，您注释掉了第一个函数stopF_w的@jit装饰器。

如果取消注释它，您将解决当前的错误。不幸的是，您将立即遇到其他几个错误。如果你的numba版本是最新的，你会看到一个与"；反射列表"；。

基本上，您的输入b_wi和f_wi是可变长度列表的列表，无法转换为统一的numpy数组。例如：如果不是[[1,2,3,4],[6,7,8,9,10,11]]，如果b_wi类似于[[1,2,3, 4, 6], [7, 8, 9, 10, 11]](很容易转换为形状(2，5(的数组(，那么它将毫无问题地工作。要使可变长度列表与numba一起工作，您需要依赖Typed List，这有点麻烦。

from numba import jit
import numpy as np
import time
from pandas.core.common import flatten
from numba import njit
from numba.typed import List
b_wi=[[1,2,3,4], [6,7,8,9,10,11]]
f_wi=[[5,4,2,7,9], [5,4,3,7,2,3,4]]
###########################
# Create typed Lists
###########################
b_wi_nb = List()
for i in range(len(b_wi)):
b = List()
for j in range(len(b_wi[i])):
b.append(b_wi[i][j])
b_wi_nb.append(b)
f_wi_nb = List()
for i in range(len(f_wi)):
f = List()
for j in range(len(f_wi[i])):
f.append(f_wi[i][j])
f_wi_nb.append(f)

稍后我们将使用b_wi_nb和f_wi_nb作为输入。

另一个问题是：函数CCD_；如果"；块。如果这两个条件都不满足，is可能会返回None，这对于您的用例来说是不可接受的。因此，在取消jit装饰器的注释的同时，还需要将条件更改为if-else或if-elif-else(如果适用(。

@jit(nopython=True)
def stopF_w(x,b_wi,f,di):
if di=='left':
return f[np.searchsorted(-b_wi,-x,side='left')]
else:
return f[np.searchsorted( b_wi, x,side='right')]

经过上述更改后，numba应该可以工作了。

@jit(nopython=True, parallel=True)
def averageF_w(x, b_wilst, f_nslst, di):
a = np.zeros(x.shape[0])
for b_wi, f in zip(b_wilst,f_nslst):
a  += stopF_w(x, np.asarray(b_wi), np.asarray(f), di)
return a
intval= np.unique(list(flatten(b_wi)))
x=np.concatenate(([-10000],(intval[:-1]+intval[1:])/2,[10000]))
##############################
# initial compiles
##############################
stopF_w(np.arange(1),np.arange(1),np.arange(1),'right')
averageF_w(np.arange(10),np.arange(6).reshape(2, 3),np.arange(6).reshape(2, 3),'right')
##############################

averageF_w(x, b_wi_nb, f_wi_nb,'right')