Numba 0.35.0：使用 NumPy 输出参数答案

【问题标题】：Numba 0.35.0 : Use NumPy out parameterNumba 0.35.0：使用 NumPy 输出参数
【发布时间】：2017-12-01 01:45:07
【问题描述】：

我正在做一些测试以更好地了解 Numba 如何与 NumPy 一起工作，这里我想看看 Numba 是否可以处理 out 参数。

import numpy as np 
from numba import njit , jit
from time import time 

@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(N):
        np.multiply(a, b, out=c)
    return c

d = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
e = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

t = time()
e = mult(d,e)

print "Time Elapsed :" + str(time() - t)

不使用 Numba，代码运行良好。它甚至比使用 @jit 装饰还要快：在我的配置下，~1.2s 对 ~1.6s。

使用@njit 会导致该错误：

 LoweringError: unsupported keyword arguments when calling Function(<ufunc 'multiply'>)

虽然，Reading the Numba 0.15.1 doc.，他们说支持 out 参数。我能做些什么呢？

【问题讨论】：

标签： python numpy numba

【解决方案1】：

只是 nopython 模式下的 numba 不支持关键字参数。如果您将其作为位置参数传递，它会起作用：

@njit
def mult(a,b, N = 1000000):
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(N):
        np.multiply(a, b, c)
    return c

但是，使用总是做同样事情的循环可能是 numba 的一个问题，因为有时 numba 编译器会注意到结果在循环之间没有变化，并且它完全优化了循环 - 本质上导致在有缺陷的时机。但是在这种情况下，我认为这不会发生，但是在使用像 numba 这样的激进编译器并针对“幼稚”的 Python 方法计时时需要小心。

【讨论】：