传入和传出 numba 函数的推荐数据类型是什么？答案

【问题标题】：what is the recommended data type to pass into and out of numba functions?传入和传出 numba 函数的推荐数据类型是什么？
【发布时间】：2019-01-08 13:12:27
【问题描述】：

我想知道传入和传出 numba 函数的推荐数据类型是什么。在示例 (https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/user/examples.html) 中，我看到如下内容：

def create_fractal(min_x, max_x, min_y, max_y, image, iters):

但我通常使用命名的参数字典或类似的东西。

params={'min_x':0,'max_x':100,'arr':rand(5),....}

我应该使用 jitclass 吗？还有什么？有没有比 1 更深的东西？我想我正在寻找相当于 c-struct 的东西，或者 numba 会看到的 c-struct。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python numba

【解决方案1】：

在输入端，jitted Numba 函数确实接受未打包的关键字参数，并且根据我有限的经验，使用它们似乎并没有太大的性能损失。例如，如果我写

@njit
def f(x, y, z):
    return x + y - z

x, y, z = np.ones(100), np.zeros(100), np.full(100, 4.)
vals = {'x': np.ones(100), 'y': np.zeros(100), 'z': np.random.rand(100)}

然后，在第一次运行编译后，我得到了时间：

In [8]: %timeit f(**vals)
1.41 µs ± 17.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [9]: %timeit f(x, y, z)
1.44 µs ± 25.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

我的猜测是，dicts 是您最好/最轻量级的选择，除非您可能会进行大量微小的函数调用并且函数开销成为主要问题。

如果您想将内容输出为 dicts，而不是自己进行转换，这有点棘手，因为我认为 nopython 模式尚不支持它。也许到那时，开销会变得足够大，以至于 jitclass 才有意义。

【讨论】：