第一段引用上面的摘要：
本文旨在阐述如何使用 Numba 的 guvectorize 装饰器来加速数组统计计算，特别是当输出数组的形状与输入数组不同时。我们将通过示例代码详细解释 guvectorize 的正确用法，并讨论其与 njit 的区别与适用场景，帮助读者理解并掌握 Numba 优化数组操作的技巧。
理解 guvectorize 的限制与正确用法
numba.guvectorize 是一个强大的工具，用于将标量函数推广到可以在 NumPy 数组上操作的通用函数。然而，它也存在一些限制。其中一个关键限制是，使用 guvectorize 时，无法直接返回形状与输入数组不同的数组。这意味着输出数组的形状必须预先确定，并且通常需要作为输入参数传递给函数。
根本原因在于 guvectorize 的设计目标是并行化操作，而返回动态形状的数组会使得并行化变得复杂。因此，guvectorize 的函数应该修改传入的数组，而不是返回新的数组。
示例：统计字节数组中元素的出现次数
假设我们需要编写一个函数，用于统计一个字节数组中每个元素的出现次数，并将结果存储在一个长度为 257 的数组中（包括 0 到 256 的计数）。以下是如何使用 guvectorize 实现此功能的示例：
import numpy as npimport numba as nb@nb.guvectorize("void(uint8[:], uint64[:])", "(n),(m)", target="cpu")def count_occurrences(byte_view, count): """ 统计字节数组中每个元素的出现次数，并将结果存储在 count 数组中。 """ for idx in byte_view: count[1 + idx] += 1# 示例用法sample = np.random.randint(1, 100, 100, dtype=np.uint8)# 初始化计数数组counts = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64)# 调用 guvectorize 函数count_occurrences(sample, counts)print(counts)
代码解释：
@nb.guvectorize(“void(uint8[:], uint64[:])”, “(n),(m)”, target=”cpu”): 这是 guvectorize 装饰器。
“void(uint8[:], uint64[:])”：指定了函数签名。它表示该函数接受一个 uint8 类型的 1D 数组和一个 uint64 类型的 1D 数组作为输入，并且不返回任何值（void）。”(n),(m)”：指定了输入和输出数组的布局。 (n) 表示第一个输入数组的形状是 (n)，(m) 表示第二个输入数组的形状是 (m)。target=”cpu”：指定了目标平台为 CPU。
count_occurrences(byte_view, count): 这是被 guvectorize 装饰的函数。
byte_view：输入的字节数组。count：用于存储元素出现次数的数组。注意，count 数组是作为输入参数传递的，并且在函数内部被修改。函数内部循环遍历 byte_view 中的每个元素，并更新 count 数组中对应元素的计数。count[1 + idx] += 1 的意思是将 byte_view 中值为 idx 的元素的个数加一。因为 count 的第一个元素（索引为 0）未被使用，所以索引需要加 1。
counts = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64): 在调用 guvectorize 函数之前，我们需要初始化 count 数组。
count_occurrences(sample, counts): 调用 guvectorize 函数，将 sample 数组和 counts 数组作为输入传递。
guvectorize vs. njit：选择合适的工具
虽然上面的示例展示了如何使用 guvectorize 来解决问题，但值得注意的是，在这种情况下，使用 numba.njit 可能更简单，并且性能差异可能很小。
import numpy as npimport numba as nb@nb.njitdef count_occurrences_njit(byte_view): """ 使用 njit 统计字节数组中每个元素的出现次数，并返回结果数组。 """ count = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64) for idx in byte_view: count[1 + idx] += 1 return count# 示例用法sample = np.random.randint(1, 100, 100, dtype=np.uint8)# 调用 njit 函数counts = count_occurrences_njit(sample)print(counts)
选择建议：
如果需要并行化操作，并且可以接受输出数组必须作为输入参数传递的限制，则使用 guvectorize。如果不需要并行化，或者需要返回形状与输入数组不同的数组，则使用 njit。
总结：
guvectorize 是一个强大的工具，可以加速 NumPy 数组上的操作。但是，它也存在一些限制，特别是当输出数组的形状与输入数组不同时。在这种情况下，需要将输出数组作为输入参数传递给函数。在选择 guvectorize 和 njit 时，需要根据具体情况进行权衡，选择最合适的工具。
以上就是使用 Numba 加速数组统计：guvectorize 的正确使用姿势的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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