什么'；使用numpy编译有什么问题？

我无法编译此代码：

将numpy导入为np
进口麻木
从numba导入jit、浮点64、复数128
输入数学
@jit（complex128[：]（float64，float64[：]，float64））
def GaborWavelet（ω，t，Gabor_系数）：
c1=0.3251520240633*数学平方比（ω）
c2=-0.5*Gabor_系数
c3=ω*0.187390625129278
res=np.array（c2*（t*c3）**2，dtype=np.complex128）
res.imag=ω*t
返回c1*np.exp（分辨率）

它提出：

编译正在退回到启用循环提升的对象模式，因为函数“GaborWavelet”未能进行类型推断，原因是：未找到签名函数（）的实现：

数组（数组（float64，1d，C），dtype=class（complex128））

有两种候选实现： -其中2个不匹配，原因是： 函数“array”中的重载：文件：numba\core\typing\npydecl.py:第504行。 带参数：“（数组（float64，1d，C），dtype=class（complex128））： 已拒绝，因为实现引发了特定错误： TypingError:齐次序列中不允许使用数组（float64，1d，C）

res = np.array(c2*(t * c3)**2, dtype = np.complex128)
^

我错了什么

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如何编译此代码（内部包含numpy方法）？

Numba不支持您使用的两种方法，但支持等效选项：

通过

np.array（arr，dtype=Type）

进行类型转换。 改用

arr.astype（type）

为复杂数据类型设置

arr.imag=value

。而是使用

arr+=values*1j

以下代码在我的机器上工作，并应产生相同的结果：

import numpy as np
import numba
from numba import jit, float64, complex128
import math

@jit(complex128[:](float64,float64[:],float64))
def GaborWavelet(omega, t, Gabor_coef):

    c1 = 0.3251520240633*math.sqrt(omega)
    c2 = -0.5*Gabor_coef
    c3 = omega*0.187390625129278

    res = (c2*(t * c3)**2).astype(np.complex128)
    res += omega*t*1j

    return c1*np.exp(res)