在实现 Numba 时与嵌套的 Numpy 数组作斗争

Question

我有一个 Numpy 数组，其中包含来自 56 个 x 射线（arr1，float32 数组）的信息，其中一列包含与 arr1 相关的 56 个数组 [95200,2]（arr2，对象数组）。我的目标是遍历两个数组并创建一个新数组，其中包含 arr1 中 arr2 (arr_out) 中每一行的信息。

作为一种练习方式，我想实施 Numba 以加快速度，但这确实会引发 Numba 错误，我无法解决这些错误。

如果我理解正确的话，这主要是由 arr2 引起的，因为它是一个对象数组，但是我无法集中精力寻找解决方案。

有人可以推我一下吗？

我当前的代码；

@numba.jit
def fill():
    arr_out = np.empty((0,6))
    row, column = arr1.shape
    for row in range(0,row):
        print('Row number: {}'.format(row))
        matrix = arr2[row]
        matrix_rows = len(matrix)-1

        for m_row in range(0, matrix_rows):
            inp_arr = [np.hstack((arr1[row, 0:4],matrix[matrix_row]))]
            arr_out = np.vstack((arr_out, inp_arr))

    return arr_out

编辑：我忘了显示警告；

Compilation is falling back to object mode WITH looplifting enabled because Function "fillspec" failed type inference due to: Untyped global name 'arr2': Unsupported array dtype: object

File "<ipython-input-44-7e98fec24979>", line 7:
def fillspec():
    <source elided>
        print('Row number: {}'.format(row))
        matrix = arr2[row]

还有其他的，但如果我理解正确的话，它们与这个初始警告有关。（我不觉得警告转储会增加我的问题:)）

（术语嵌套数组在这种情况下是正确的吗？）

编辑 2：如前所述，arr2 的定义很可能很重要；为了将 arr1 定义为浮点数，我取出了 arr2；

arr2 = arr_orig[:,8]
arr1 = np.delete(arr_orig,8, axis=1)
arr1  = arr1.astype(np.float32)

这将 arr2 保留为对象数组，但是 arr2 中的嵌套数组 定义为浮点数。

Answer 1

感谢@hpaulj 提供的 awnser，我正在努力解决一个简单的问题。

我的解决方案是将每个循环结果列表放入一个列表中，在关闭循环后将列表转换为数组。最初花费很长时间的地方现在只需要不到 2 分钟（这确实让我有些怀疑；））。

感谢大家的帮助！

旁注；我在循环上放置了一个计时器，并注意到每个循环的时间都在增加。这与@hpaulj 的 awnser 相结合促使我重建。

在实现 Numba 时与嵌套的 Numpy 数组作斗争

Struggling with nested Numpy array when implementing Numba

arrays

numpy

numba