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goweon
Asked: 2024-08-26 01:00:42 +0800 CST

numba não funciona com numpy.polynomial.polynomial.Polynomial?

  • 772

Este código

import numba
import numpy

@numba.jit
def test(*coeffs):
    poly = numpy.polynomial.polynomial.Polynomial(coeffs)
    return poly(10)

c = (2,1)
test(*c)

Gera o erro

No implementation of function Function(<class 'numpy.polynomial.polynomial.Polynomial'>) found for signature:
 
 >>> Polynomial(UniTuple(int64 x 2))
 
There are 2 candidate implementations:
      - Of which 2 did not match due to:
      Overload of function 'Polynomial': File: numba\core\extending.py: Line 40.
        With argument(s): '(UniTuple(int64 x 2))':
       No match.
During: resolving callee type: Function(<class 'numpy.polynomial.polynomial.Polynomial'>)
During: typing of call at <ipython-input-22-2355bd6d2aa0> (7)
File "<ipython-input-22-2355bd6d2aa0>", line 7:
def test(*coeffs):
    poly = numpy.polynomial.polynomial.Polynomial(coeffs)
    ^

Isso ocorre apesar de estar na versão 0.60 do numba, que deve suportar a nova API polinomial numpynumpy.polynomial.polynomial.Polynomial

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Primeiro, você precisa converter essa tupla em um array, assim:

        poly = numpy.polynomial.polynomial.Polynomial(numpy.array(coeffs))

    No entanto, isso ainda não funciona. Dá o seguinte erro:

    Invalid use of PolynomialType(array(float64, 1d, C), array(int64, 1d, C), array(int64, 1d, C), 1) with parameters (Literal[int](10))
No type info available for PolynomialType(array(float64, 1d, C), array(int64, 1d, C), array(int64, 1d, C), 1) as a callable.
During: resolving callee type: PolynomialType(array(float64, 1d, C), array(int64, 1d, C), array(int64, 1d, C), 1)
During: typing of call at /tmp/ipykernel_15571/2463428636.py (11)

    Lendo o código-fonte do Numba e o teste associado a ele, não acho que eles signifiquem que ele suporta os métodos do Polinômio. Em vez disso, ele apenas suporta a construção e o retorno de um objeto Polinomial. O __call__método Polinomial não é suportado.

    Como alternativa, você poderia avaliar o polinômio usando polyval().

    Exemplo:

    import numba
import numpy


@numba.jit
def test(*coeffs):
    return numpy.polynomial.polynomial.polyval(10, coeffs)
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