Python 3.x numba在重塑numpy数组时出错

我正在尝试优化一些包含循环和矩阵运算的代码。然而，我遇到了一些错误。请在下面找到代码和输出

代码：

@njit
def list of_distance（d1）：#d1被声明为list（）
列表中的列表=列表（）
对于范围内的k（len（d1））：
sum_dist=List（）
对于范围（3）内的j：
s=np.sum（正方形（np.reformate（d1[k][：，：，j].copy（），d1[k][：，：，j].形状[0]*d1[k][：，：，j].形状[1]））
sum_dist.append（s）#将结果列表中的每个值平方（dimenstation）
距离=np.sum（sum_dist）#将每个维度的总值添加到列表中
dis.append的列表（np.round（np.sqrt（distance））#对值求和以获得剩余图像的总平方值
返回列表

输出：

TypingError:在nopython模式管道中失败（步骤：nopython前端）
函数（）与类型为（列表（int64））的参数的使用无效
*参数化
在定义0中：
所有模板均拒绝使用文字。
在定义1中：
拒绝所有没有文字的模板。
此错误通常由传递指定函数不支持的类型的参数引起。
[1] 期间：解析被调用方类型：函数（）
[2] 期间：在（7）处键入呼叫
文件“”，第7行：
def列表中的距离（d1）：
对于范围（3）内的j：
s=np.sum（正方形（np.reformate（d1[k][：，：，j].copy（），d1[k][：，：，j].形状[0]*d1[k][：，：，j].形状[1]））
^
这通常不是麻木本身的问题，而是由
使用不支持的功能或解析类型时出现问题。
要查看最新版本的Numba支持的Python/NumPy功能，请访问：
http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
和
http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported.html
有关键入错误以及如何调试错误的更多信息，请访问：
http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/troubleshoot.html#my-代码不编译
如果您认为您的代码应该与Numba一起使用，请报告错误消息
和回溯，以及在以下位置的最小复制器：
https://github.com/numba/numba/issues/new

有谁能帮我解决这个问题吗

d1 = [np.arange(27).reshape(3,3,3), np.arange(27,54).reshape(3,3,3)]

@njit
def list_of_distance(d1): #d1 was declared as List()
    list_of_dis = [] #List() Changed - would not compile
    for k in range(len(d1)):
        sum_dist = [] #List() #List() Changed - would not compile
        for j in range(3):
            s = np.sum(np.square(np.reshape(d1[k][:,:,j].copy(),d1[k][:,:,j].shape[0]*d1[k][:,:,j].shape[1]))) #Added np. to "square"
            sum_dist.append(s) # square each value in the resulting list (dimenstion)   
        distance = np.sum(np.array(sum_dist)) # adding the total value for each dimension to a list - Wrapped list in np.array
        list_of_dis.append(np.round(np.sqrt(distance)))  # Sum the values to get the total squared values of residual images 

    return list_of_dis

list_of_distance(d1)
Out[11]: [79.0, 212.0]

谢谢并致以最良好的问候

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Michael

我不得不做一些修改才能让它工作，并模拟了“d1”，但这对我和Numba来说确实有效。导致运行时错误的主要问题似乎是np.sum在使用Numba的列表上不起作用，尽管在我注释掉@jit时它确实正确运行。用np.array（）包装sumdist可以解决这个问题

d1 = [np.arange(27).reshape(3,3,3), np.arange(27,54).reshape(3,3,3)]

@njit
def list_of_distance(d1): #d1 was declared as List()
    list_of_dis = [] #List() Changed - would not compile
    for k in range(len(d1)):
        sum_dist = [] #List() #List() Changed - would not compile
        for j in range(3):
            s = np.sum(np.square(np.reshape(d1[k][:,:,j].copy(),d1[k][:,:,j].shape[0]*d1[k][:,:,j].shape[1]))) #Added np. to "square"
            sum_dist.append(s) # square each value in the resulting list (dimenstion)   
        distance = np.sum(np.array(sum_dist)) # adding the total value for each dimension to a list - Wrapped list in np.array
        list_of_dis.append(np.round(np.sqrt(distance)))  # Sum the values to get the total squared values of residual images 

    return list_of_dis

list_of_distance(d1)
Out[11]: [79.0, 212.0]

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您能提供d1包含的样本数据吗？另外，我们能让你在没有Numba的情况下运行这段代码吗？嗨@Ethan，谢谢你的回复。d1包含RGB图像的列表。是的，它与普通python代码完美配合。但是，它运行得非常慢，因此需要对代码进行优化。内核也在两次循环后重新启动。对此，我也不知道原因。谢谢&最好的回复@Ethan，非常感谢你的功能。它起作用了。谢谢并致以最良好的问候