Python Numba：根据强制转换规则'；无法将输入强制转换为任何受支持的类型'；安全''；

我最近一直在和麻木做斗争。 直接从numba docs复制了此代码段，效果良好：

@guvectorize([(int64[:], int64, int64[:])], '(n),()->(n)')
def g(x, y, res):
    for i in range(x.shape[0]):
        res[i] = x[i] + y

a = np.arange(5)
g(a,2)

给y一个数组将生成一个网格。不过，我经常对2个数组求和，下面是我通过修改代码片段而得到的代码

@guvectorize([(int64[:], int64[:], int64[:])], '(n),(n)->(n)')
def add_arr(x, y, res):
    for i in range(x.shape[0]):
        res[i] = x[i] + y[i]

p = np.ones(1000000)
q = np.ones(1000000)
r = np.zeros(1000000)

add_arr(p,q)

这给了我一个错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-75-074c0fd345aa> in <module>()
----> 1 add_arr(p,q)

TypeError: ufunc 'add_arr' not supported for the input types, and the      inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

TypeError回溯（最近一次调用）
在（）
---->1添加arr（p，q）
TypeError:输入类型不支持ufunc“add_arr”，并且无法根据强制转换规则“safe”将输入安全强制为任何受支持的类型

---

我以前遇到过几次这个错误，但我不知道它意味着什么，也不知道如何修复它。我如何获得期望的结果？提前感谢。

您正在使用

numpy.ones

生成一个列表，并根据文档（）：

数据类型：数据类型，可选

阵列所需的数据类型，例如numpy.int8。默认值为numpy.float64

np.one（1000000）

是一个

numpy.float64

one的列表。但是您的

add\u arr

规范需要

int64

列表，因此

TypeError

爆炸

一个简单的解决方案：

p = np.ones(1000000, dtype=np.int64)
q = np.ones(1000000, dtype=np.int64)

---

不太熟悉numba，但看起来您传递的是3个参数，而不是粘贴的工作示例中的2个参数。当你调用add_arr（p，q）时会发生什么？@Antoine M Ah dang，我会编辑我的代码。但同样的事情也发生了。仍然会出现相同的错误。只是检查一下，但您没有编辑问题中的错误。它仍然显示

--->1 add\u arr（p，q，r）

。你确定要重置你的环境，这样你就不会运行过时的字节码了吗？对不起，我的错。有一些即时的，现在似乎无法在我的手机上编辑它。但是是的，不是陈旧的代码。