为什么 guvectorize in numba return 奇怪的输出？

Question

例如，我无法理解以下函数的输出：

@nb.guvectorize(["void(float64, float64, float64, float64)"], "(),()->(),()")
def add_subtract(a, b,  res1, res2):
    res1 = a + b
    res2 = a - b

当我调用它时，

add_subtract(np.array([3.0,5.0]), np.array([6.0,7.0]))

奇怪的是，它会显示：

(array([6.95307160e-310, 1.23643049e-311]), array([0., 0.]))

这个函数好像是想return 0。怎么这个函数不return [[9,-3],[12,-2]]?

Answer 1

输出数组未初始化地传递给函数。如果您将新值分配给 res1 和 res2 局部变量，则您将用新数组替换数组。这不会更改传递给函数的数组，这些数组仍未初始化。

相反，您需要替换它们的内容。以下示例有效：

@nb.guvectorize("void(float64[:], float64[:], float64[:], float64[:])",
                "(),()->(),()")
def add_subtract(a, b, res1, res2):
    res1[:] = a + b
    res2[:] = a - b

为什么 guvectorize in numba return 奇怪的输出？

Why do guvectorize in numba return strange output?

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