Python/Numba : Unknown attribute error with scipy. special.gammainc()

Question

我在使用@jit 装饰器运行代码时遇到错误。似乎找不到函数 scipy.special.gammainc() 的一些信息:

Failed at nopython (nopython frontend)
Unknown attribute 'gammainc' for Module(<module 'scipy.special' from 'C:\home\Miniconda\lib\site-packages\scipy\special\__init__.pyc'>) $164.2 $164.3 = getattr(attr=gammainc, value=$164.2)

如果没有@jit 装饰器，代码将运行良好。也许需要一些东西才能使 scipy.special 模块的属性对 Numba 可见？

Answer 1

问题是 gammainc 不是 Numba 固有地知道如何处理的一小部分函数之一(参见 http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html )——事实上，没有一个 scipy 函数是。这意味着您不能在“nopython”模式下使用它，不幸的是 - 它只需要将其视为普通的 python 函数调用。

如果您删除 nopython=True，它应该可以工作。然而，这并不是非常令人满意，因为它可能会更慢。如果没有看到您的代码，就很难知道确切的建议。但是，一般来说:

• 循环(不包含诸如 gammainc 之类的东西)将被加速，即使没有 nopython。

• gammainc 是一个“ufunc”，这意味着它可以很容易地一次应用于整个数组，并且应该可以快速运行。

• 您可以调用 func.inspect_types() 来查看它是否能够编译。

举个简单的例子:

from scipy.special import gammainc
import numba as nb
import numpy as np

@nb.jit # note - no "nopython"
def f(x):
  for n in range(x.shape[0]):
    x[n] += 1
  y = gammainc(x,2.5)
  for n in range(y.shape[0]):
    y[n] -= 1
  return y

f(np.linspace(0,20)) # forces it to be JIT'd and outputs an array

然后 f.inspect_types() 将这两个循环标识为“提升循环”，这意味着它们将被 JIT 快速运行。 gammainc 的位不是 JIT，而是立即应用于整个数组，因此也应该很快。