Numpy Numba与np.mean的失败

在本文中，我们将介绍使用Numpy和Numba库时遇到的关于np.mean函数的一些问题。Numpy和Numba都是非常流行的Python库，它们提供了快速且高效的数值计算功能。然而，有时候它们之间的配合并不完美，特别是在使用np.mean函数时。

例如，考虑以下代码：

import numpy as np
from numba import jit

x = np.arange(1, 1000001)

@jit
def mean(x):
    return np.mean(x)

print(mean(x))

预期的结果应该是打印出1到1000000的平均值，即500000.5。但是，运行这份代码会得到一个错误：

TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython mode backend)
No implementation of function Function(<function mean at 0x19a6648b0>) found for signature:

 >>> mean(array(int64, 1d, C)) <<<

There are 2 candidate implementations:
    Candidates:
    - Of which 2 did not match due to:
        Overload in function 'Mean':
            Failed in nopython mode pipeline (step: nopython mode backend)
        Overload in function 'mean':
            Failed in nopython mode pipeline (step: nopython mode backend)
            Details:
                No implementation of function Function(<built-in function getitem>) found for signature:

 >>> getitem(array(int64, 1d, A), Tuple(slice<a:b>, none)) <<<

During: resolving callee type: Function(<built-in function getitem>)
During: typing of call at <ipython-input-4-c44cfa8ba678> (8)
During: typing of call at <string> (1)

这个错误是由于np.mean函数的实现方式与Numba库不兼容而产生的。在这种情况下，我们有几个解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

解决方法一：使用Numpy内置的mean函数

Numpy库本身提供了mean函数，它的实现方式与Numba库兼容。因此，我们可以将代码改写成以下形式：

import numpy as np
from numba import jit

x = np.arange(1, 1000001)

@jit
def mean(x):
    return np.sum(x) / len(x)

print(mean(x))

这份代码与之前的代码的输出结果相同，但是它不再使用np.mean函数。

解决方法二：禁用Numba的JIT编译

另一种解决方法是禁用Numba的JIT编译。我们可以使用纯Python实现的np.mean函数来解决这个问题。代码如下：

import numpy as np
from numba import njit

x = np.arange(1, 1000001)

@njit(disable_jit=True)
def mean(x):
    return np.mean(x)

print(mean(x))

这份代码的输出结果与最初的代码相同，但是它使用了Python实现的np.mean函数。

解决方法三：使用Numpy 1.20版本

如果你正在使用Numpy 1.19版本，你可以升级到1.20版本。在Numpy 1.20版本中，np.mean函数的实现方式已经被修改，与Numba库兼容了。因此，你可以直接使用以下代码：

import numpy as np
from numba import jit

x = np.arange(1, 1000001)

@jit
def mean(x):
    return np.mean(x)

print(mean(x))

这份代码没有任何错误，可以正常输出结果。

总结

Numpy和Numba是非常强大的Python库，但是它们有时候之间的配合并不完美。特别是在使用np.mean函数时，我们需要注意可能会遇到一些问题。本文介绍了三种解决方案，它们分别是使用Numpy内置的mean函数、禁用Numba的JIT编译以及升级Numpy到1.20版本。这些方法都可以解决np.mean函数与Numba库不兼容的问题。在实际运行中，我们应该根据具体情况选择最合适的方法来解决问题。希望本文对你在使用Numpy和Numba库时遇到问题有所帮助！