Python 使用Numba将单例数组分配给数组的元素

我试图使用Numba的

nopython

模式将单例数组分配给Numpy数组中的特定元素，但是我得到了

TypeError

，我不知道为什么。它没有麻木也能正常工作。我的MCVE在下面

import numpy as np
from numba import jit


@jit(nopython=True)
def mcve():
    tmp = np.zeros((2,2))
    tmp[0, 0] = np.array([0])


if __name__ == "__main__":
    mcve()

我得到的错误如下

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/User/Dropbox/Work/Stockholms universitet/Uppsatser/Hyresregleringen/supplementary/pythontest/test.py", line 12, in <module>
    mcve()
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 348, in _compile_for_args
    error_rewrite(e, 'typing')
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 315, in error_rewrite
    reraise(type(e), e, None)
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\numba\six.py", line 658, in reraise
    raise value.with_traceback(tb)
numba.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Cannot resolve setitem: array(float64, 2d, C)[(0, 0)] = array(int64, 1d, C)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:/Users/User/Dropbox/Work/Stockholms universite/Uppsatser/Hyresregleringen/supplemental/pythontest/test.py”，第12行，在
mcve（）
文件“C:\Users\User\Anaconda3\lib\site packages\numba\dispatcher.py”，第348行，位于\u compile\u for \u args中
重写错误（例如，“键入”）
文件“C:\Users\User\Anaconda3\lib\site packages\numba\dispatcher.py”第315行出现错误\u重写
重放（类型（e），e，无）
文件“C:\Users\User\Anaconda3\lib\site packages\numba\six.py”，第658行，在reraise中
通过_回溯（tb）提升值
numba.errors.TypingError:在nopython模式管道中失败（步骤：nopython前端）
无法解析集合项：数组（float64，2d，C）[（0，0）]=数组（int64，1d，C）

我可以通过将函数的第二行重写为

tmp[0，0]=np.array（[0]）[0]

来绕过这个错误。也就是说，通过提取singleton的第一个元素。但这真的有必要吗？还是我只是做错了什么

它没有麻木也能正常工作

是的，但numba要做的是权衡。为了速度，你牺牲了一些选择和便利

我不明白为什么

因为（目前）没有支持将数组的单个值设置为1d数组的转换（或重载）（即使它只包含一个项）

但这真的有必要吗

可能不会。但一般来说，将数组分配给一个元素可能是错误的，所以我（个人）喜欢它在编译时而不是在运行时引发错误

请注意，通用案例已经支持不同的维度数组：

例如：

@jit(nopython=True)
def mcve():
    tmp = np.zeros((2,2))
    tmp[0:1, 0:1] = np.array([2])

@jit(nopython=True)
def mcve():
    tmp = np.zeros((2,2))
    tmp[0:1, 0:1] = 2

@jit(nopython=True)
def mcve():
    tmp = np.zeros((2,2))
    tmp[0:1, 0:1] = np.array([[[[5]]]])

---

但是，这些情况只能在运行时进行评估，而且更为普遍。

如果没有Numba，这只适用于大小为1的1D阵列。问题可能是，Numba无法在编译时检查数组的大小（仅numdims、contigous、dtype）。