Python 我如何使用Numba@矢量化“；具有结构化Numpy阵列的ufunc？

我无法让矢量化的ufunc运行。常规@njit工作正常，这表明矢量化装饰器与njit相同。我现在运行的是Windows10，如果这有区别的话

演示程序如下。从下面的输出中，我们可以看到njit函数运行时没有事件，矢量化函数存在类型错误

导入系统 进口numpy 进口麻木 Structured=numpy.dtype（[（（“a”，numpy.int32），（“b”，numpy.float64）]） numba\u dtype=numba.from\u dtype（结构化） @numba.njit（[numba.float64（numba\u dtype）]） def jitted（x）： x['b']=17.5 返回18。 @numba.vectorize（[numba.float64（numba\u dtype）]，target=“cpu”，nopython=True） def矢量化（x）： x['b']=17.5 返回12.1 打印（'python version='，sys.implementation.version） 打印（'numpy version='，numpy.\uuuu version\uuuuuu） 打印（'numba version='，numba.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu版本） 对于numpy.empty（（3，），dtype=Structured）中的结构： 打印（jitted（结构）） 打印（矢量化（numpy.empty（（3，），dtype=Structured））） 输出是

python version=sys.version\u info（主版本=3，次版本=7，微版本=1，releaselevel='final'，序列号=0）
numpy版本=1.17.3
numba版本=0.48.0
18.0
18.0
18.0
回溯（最后一次调用）：文件“scratch.py”，第49行，在
打印（矢量化（numpy.empty（（3，），dtype=Structured））类型错误：输入类型不支持ufunc“矢量化”，并且无法根据强制转换规则“安全”将输入安全强制为任何支持的类型

---

它看起来不受支持，已经转换成了一个

我没有使用这个

numba.vectorize

，但是文档说它创建了一个

ufunc

（类似）函数

ufunc

返回一个新数组；它们没有在适当的地方运行。我意识到这只是一个测试函数，但是如果使用

x=np.empty（3，），dtype=Structured）

，

x['b']=17.5

，没有

numba

，就可以正常工作。我无法使用

矢量化和这个dtype。我不知道有任何
numpy.ufunc
可以处理结构化数据类型。你可能需要退后一步，解释一下你为什么需要这个。你的目标是什么？提到支持Numpy结构化标量，以及支持类型的Numpy数组。此外，我在报告中没有看到相反的内容。我目前的目标是找出如何让这个例子起作用，或者理解为什么它不起作用。我正在探索其他方法，但向量化结构化数组是这个特定问题的研究主题。问题可能是
numpy在
ufunc
中自己处理结构化数据类型。例如，我在编写自己的ufunc时发现了这一部分：
numba
可能无法处理所需的详细信息。我认为您可能是正确的。。。我在github开了一个网站。我看看那边有没有反应。