Python numpy矩阵未运行的NUBA--未知属性

我正在做以下计算：

y = np.mat(np.log(datay))   
x = np.mat([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T
popt = (x.T * x).I * x.T * y.T

datax和datay是正常的1D np阵列，例如：

datay = np.array([1,4,9,16])
datax = np.array([1,2,3,4])

计算很有效。但我想加快速度，所以我试着把它放进了numba：（我对numba真的很陌生……但我想尝试一下）

但这并没有运行。我得到以下错误

在nopython（nopython前端）失败

模块numpy类型的未知属性“矩阵”

那我怎么才能让它工作呢

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第二件事是： 正如你可能注意到的，我正在计算一个二阶多项式的参数。我需要尽快得到它，因为我需要经常这样做。所以到现在为止，我只是循环了一下

result = np.zeros(len(datay), 3)
datax  = np.array([1,2,3,4)]  
x = np.matrix([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T  
for i, data in enumerate(datay):
    data = np.array(data-baseline)
    if (any(i <= 0 for i in data)): continue
    try:
        y = np.matrix(np.log(data))                 
        result[i] = ((x.T * x).I * x.T * y.T).A1

result=np.zero（len（datay），3）
datax=np.数组（[1,2,3,4）]
x=np.矩阵（[datax**2，datax，np.one（len（datax））））.T
对于i，枚举中的数据（datay）：
数据=np.数组（数据基线）
如果（有）（inumba支持的所有numpy功能都列在文档的下一页上：


未列出对numpy矩阵对象的支持，因此您当前无法在numba jitted程序中使用它们。如果您所做的操作很容易矢量化，并且不涉及创建许多中间数组对象，则从numba获得的速度可能会受到限制。您可以尝试从
矩阵
切换到
数组
数据结构，因为后者是受支持的。矩阵对象只是有一些稍微不同的行为，所以应该很容易转换代码

result = np.zeros(len(datay), 3)
datax  = np.array([1,2,3,4)]  
x = np.matrix([datax**2, datax, np.ones(len(datax))]).T  
for i, data in enumerate(datay):
    data = np.array(data-baseline)
    if (any(i <= 0 for i in data)): continue
    try:
        y = np.matrix(np.log(data))                 
        result[i] = ((x.T * x).I * x.T * y.T).A1