为什么numba和numpy在就地操作上表现不同？

Question

用numbanjit修饰的函数（它是jit(nopython=True)的别名）在本地操作中从numpy得到不同的结果（简单的@jit(nopython=False)也会从numpy得到不同的结果）：

In [1]: import numpy as np
        from numba import njit

        def npfun(arr):
            arr -= arr[3]

        @njit
        def jitfun(arr):
            arr -= arr[3]

        arr1 = np.ones((6,2))
        arr2 = arr1.copy()

        npfun(arr1)
        jitfun(arr2)

        arr1 == arr2

Out[1]: array([[ True,  True],
               [ True,  True],
               [ True,  True],
               [ True,  True],
               [False, False],
               [False, False]], dtype=bool)  

看起来，numpy计算rhs并将其作为副本传递，而numba将rhs视为一个视图。这样做有什么技术原因吗？在

numpy 1.13.3numba 0.35

Answer 1

你正在做的手术：

arr -= arr[3]

以前在纽比中是未定义的行为。它是最近才被定义的，在NumPy 1.13.0，发布了June 7th this year。新的、定义好的行为总是表现得好像复制了所有输入，尽管当它可以检测到不需要复制时，它试图避免实际复制。在

看起来Numba目前并没有尝试模仿新的行为，无论是因为它有多新，还是因为Numba的特定关注点。在

Answer 2

解决方法

如果您使用显式的就地操作，加上out参数，而不是扩充赋值：replace，这将有助于Numba

arr -= arr[3] 

与

^{pr2}$

这使得jitted版本（虽然使用@jit，而不是@njit）的性能与NumPy版本相同。值得注意的是，尝试@njit这个函数现在将失败，告诉您njit无法处理out参数。在

我看到您已经opened an issue on this，所以有一个机会，对扩充赋值的处理将被更改为匹配NumPy。在

为什么会发生这种情况

正如hpaulj所说，Numba输出相当于在数组的行上循环。Python抖动不能处理NumPy底层的C代码；它需要Python来处理。支持NumPy方法的原因（在某种程度上）是因为Numba开发人员费尽心思将NumPy数组操作解码为标量对象上的显式Python迭代，然后将迭代传递给LLVM。从documentation：

• Synthesize a Python function that implements the array expression: This new Python function essentially behaves like a Numpy ufunc, returning the result of the expression on scalar values in the broadcasted array arguments. The lowering function accomplishes this by translating from the array expression tree into a Python AST.
• Compile the synthetic Python function into a kernel: At this point, the lowering function relies on existing code for lowering ufunc and DUFunc kernels, calling numba.targets.numpyimpl.numpy_ufunc_kernel() after defining how to lower calls to the synthetic function.

The end result is similar to loop lifting in Numba’s object mode.

前面提到的^{}收集索引并在索引上迭代。如果被迭代的对象在迭代过程中发生了变化，这会使事情变得棘手。在