python - Numba nopython 模式不能接受二维布尔索引
问题描述
我正在尝试使用numba
(目前我正在使用numba 0.45.1
)加速代码并遇到布尔索引问题。代码如下:
from numba import njit
import numpy as np
n_max = 1000
n_arr = np.hstack((np.arange(1,3),
np.arange(3,n_max, 3)
))
@njit
def func(arr):
idx = np.arange(arr[-1]).reshape((-1,1)) < arr -2
result = np.zeros(idx.shape)
result[idx] = 10.1
return result
new_arr = func(n_arr)
一旦我运行代码,我就会收到以下消息
TypingError: Invalid use of Function(<built-in function setitem>) with argument(s) of type(s): (array(float64, 2d, C), array(bool, 2d, C), float64)
* parameterized
In definition 0:
All templates rejected with literals.
In definition 1:
All templates rejected without literals.
In definition 2:
All templates rejected with literals.
In definition 3:
All templates rejected without literals.
In definition 4:
All templates rejected with literals.
In definition 5:
All templates rejected without literals.
In definition 6:
All templates rejected with literals.
In definition 7:
All templates rejected without literals.
In definition 8:
TypeError: unsupported array index type array(bool, 2d, C) in [array(bool, 2d, C)]
raised from C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\typing\arraydecl.py:71
In definition 9:
TypeError: unsupported array index type array(bool, 2d, C) in [array(bool, 2d, C)]
raised from C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\typing\arraydecl.py:71
This error is usually caused by passing an argument of a type that is unsupported by the named function.
[1] During: typing of setitem at C:/Users/User/Desktop/all python file/5.5.5/numba index broadcasting2.py (29)
请注意,(29)
最后一行对应于第 29 行,即result[idx] = 10.1
我尝试为索引为 的结果赋值的行,它是idx
一个二维布尔索引。
我想解释一下,result[idx] = 10.1
在里面包含那个声明@njit
是必须的。尽管我想在 中排除这条语句@njit
,但我不能,因为这条线正好位于我正在处理的代码的中间。
如果我坚持在result[idx] = 10.1
里面包含赋值语句@njit
,究竟需要改变什么才能使它工作?@njit
如果可能的话,我希望看到一些包含可以运行的二维布尔索引的代码示例。
谢谢
解决方案
Numba 目前不支持使用 2D 数组进行花式索引。看:
https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html#array-access
但是,您可以通过显式使用 for 循环重写函数而不是依赖广播来获得等效的行为:
from numba import njit
import numpy as np
n_max = 1000
n_arr = np.hstack((np.arange(1,3),
np.arange(3,n_max, 3)
))
def func(arr):
idx = np.arange(arr[-1]).reshape((-1,1)) < arr -2
result = np.zeros(idx.shape)
result[idx] = 10.1
return result
@njit
def func2(arr):
M = arr[-1]
N = arr.shape[0]
result = np.zeros((M, N))
for i in range(M):
for j in range(N):
if i < arr[j] - 2:
result[i, j] = 10.1
return result
new_arr = func(n_arr)
new_arr2 = func2(n_arr)
print(np.allclose(new_arr, new_arr2)) # True
在我的机器上,使用您提供的示例输入,func2
大约比func
.
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