ndarray函数不会在numba/JIT中编译

Question

更新： 看起来，.sort（）在使用JIT时，对于ndarrays根本不支持？ 我的ndarray如下所示，我总是在函数中任何应该是jittet的地方有一个.sort（）时得到numba错误？ 真的没有办法在jittet函数中对数据数组进行排序吗

我已经为如何使用Numba/JIT编译代码而苦苦挣扎了两天（我认为它被称为nopython模式）：

import numpy as np

Nmax=10000
T=50000
MyObject = np.dtype([('x','i4'),('y','i1'),('v','i1'),('vmax','i1'),('b','i1')])

for N in range(Nmax,100):
    A = np.zeros(N, dtype=MyObject)
    # Then A is filled with initial values
    # ...
    e,f,g=function(A,N)

@jit
def function(A,N):
    
    for t in range(T):
        Lane = np.array([(A[np.where(A['y']==0)]), (A[np.where(A['y']==1)])])
        Lane.sort(order='x')
        B = np.array(Lane['b'])
        V = np.array(Lane['v'])

        for n in range(N):
            # do some calculation here
            # ...
        
        A=Lane.flatten()
    
    return #...some calculated values for e,f,g

如果没有@jit decorator，它运行得很好，到目前为止产生了所有正确的结果，但实际上比使用@jit的早期版本慢1000倍（甚至更多）。（通常编译运行需要5-6分钟，如果没有@jit，我已经让它运行了12个小时，甚至不到5%）

我可能不使用a.flatte（）命令，但特别是如果我不能使用ndarray.sort（），我将不得不重新考虑我的整个（现在正在运行的）概念，几乎从头开始整个项目