Python / Numba：scipy.special.gammainc（）的未知属性错误

Question

使用@jit 装饰器运行代码时出现错误。似乎无法找到函数 scipy.special.gammainc() 的某些信息：

Failed at nopython (nopython frontend)
Unknown attribute 'gammainc' for Module(<module 'scipy.special' from 'C:\home\Miniconda\lib\site-packages\scipy\special\__init__.pyc'>) $164.2 $164.3 = getattr(attr=gammainc, value=$164.2)

没有@jit 装饰器，代码将运行良好。也许需要一些东西才能使 scipy.special 模块的属性对 Numba 可见？

提前感谢您的任何建议、cmets 等。

Answer 1

问题在于 gammainc 不是 Numba 天生知道如何处理的一小部分函数之一（请参阅 http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html） - 实际上没有任何 scipy 函数。这意味着你不能在“nopython”模式下使用它，不幸的是——它只需要把它当作一个普通的 python 函数调用。

如果您删除nopython=True，它应该可以工作。然而，这并不是非常令人满意，因为它可能会更慢。如果没有看到您的代码，很难知道确切的建议。但是，总的来说：

• 即使没有 nopython，也会加快循环（不包含 gammainc 之类的内容）。

• gammainc 是一个“ufunc”，这意味着它可以轻松地一次应用于整个数组，并且无论如何都应该快速运行。

• 你可以调用func.inspect_types()查看它是否能够编译。

举个简单的例子：

from scipy.special import gammainc
import numba as nb
import numpy as np

@nb.jit # note - no "nopython"
def f(x):
  for n in range(x.shape[0]):
    x[n] += 1
  y = gammainc(x,2.5)
  for n in range(y.shape[0]):
    y[n] -= 1
  return y

f(np.linspace(0,20)) # forces it to be JIT'd and outputs an array

然后f.inspect_types() 将这两个循环标识为“提升循环”，这意味着它们将被 JIT 处理并快速运行。 gammainc 的位不是 JIT 的，而是一次应用于整个数组，因此也应该很快。