numba：无法确定 <class 'function'> python 的 Numba 类型

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：TypingError：无法确定 的 Numba 类型。 请问有人知道怎么解决吗？ 非常感谢。

Answer 1

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

如果您取消注释，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。如果您的 numba 版本是最新的，您将看到与“反射列表”有关的错误。

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]]（可以轻松转换为形状数组 (2, 5)，那么它将毫无问题地工作。让您的可变长度列表与 numba 一起使用，需要依赖Typed List，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：函数stopF_w 有两个“if”块。如果两个条件都不满足，is 可能会返回 None，这对于您的用例来说是 numba 不可接受的。因此，除了取消注释 jit 装饰器之外，您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，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')