编译函数的njit nopython版本由于数据类型而无法成功

Question

我在njit写了一个函数来加速一个非常慢的水库运行优化代码。该函数根据水库水位和闸门可用性返回溢出释放的最大值。我传入了一个参数大小，它指定要计算的流的数量（在某些调用中它是一个，在一些调用中是多个）。我还路过一个数字0数组，然后用函数输出填充。函数的简化版本如下：

import numpy as np
from numba import njit

@njit(cache=True)
def fncMaxFlow(elev, flag, size, MaxQ):
    if (flag == 1): # SPOG2 running
        if size==0:
            if (elev>367.28):
                return 861.1 
            else: return 0
        else:
            for i in range(size):
                if((elev[i]>367.28) & (elev[i]<385)):
                    MaxQ[i]=861.1
            return MaxQ
    else:
        if size==0: return 0
        else: return MaxQ

fncMaxFlow(np.random.randint(368, 380, 3), 1, 3, np.zeros(3))

我得到的错误是：

^{pr2}$

这是什么原因？有没有什么解决办法或者我遗漏了一些步骤，这样我就可以使用numba来加快速度？这个函数和其他类似的函数被调用了数百万次，所以它们是计算效率的主要因素。任何建议都会有帮助-我对python很陌生。在

Answer 1

numba函数中的变量必须具有包括返回变量在内的一致类型。在代码中，可以返回MaxQ（数组）、861.1（浮点）或0（整数）。在

您需要重构此代码，以便无论代码路径如何，它始终返回一致的类型。在

还要注意，在将numpy数组与标量（elev > 367.28）进行比较的几个地方，您得到的是一个布尔值数组，这将导致您的问题。由于这个原因，您的示例函数不能作为纯python函数运行（删除numba修饰符）。在