使用numba & @guvectorize‘'Bad in signature’

使用numba和@guvectorize时出现"Bad in signature"错误是因为函数签名不正确。

函数签名是指函数的输入参数和返回值的类型和数量。在使用numba和@guvectorize时，需要确保函数签名与输入参数和返回值的类型匹配。

"Bad in signature"错误通常是由以下原因引起的：

1. 参数类型不匹配：检查函数的输入参数类型是否与函数签名中指定的类型匹配。例如，如果函数期望一个整数参数，但实际传递了一个浮点数参数，就会导致"Bad in signature"错误。
2. 参数数量不匹配：检查函数的输入参数数量是否与函数签名中指定的数量匹配。如果参数数量不匹配，也会导致"Bad in signature"错误。
3. 返回值类型不匹配：检查函数的返回值类型是否与函数签名中指定的类型匹配。如果返回值类型不匹配，同样会导致"Bad in signature"错误。

解决"Bad in signature"错误的方法是：

1. 检查函数的输入参数和返回值类型是否正确，并确保与函数签名中指定的类型匹配。
2. 检查函数的输入参数数量是否与函数签名中指定的数量匹配。
3. 检查函数的返回值类型是否与函数签名中指定的类型匹配。

以下是一个使用numba和@guvectorize的示例代码：

import numpy as np
from numba import guvectorize

@guvectorize(['void(int64[:], int64[:])'], '(n)->(n)')
def add_one(arr, result):
    for i in range(len(arr)):
        result[i] = arr[i] + 1

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.zeros_like(arr)
add_one(arr, result)
print(result)

在这个示例中，我们定义了一个名为add_one的函数，它接受一个整数数组作为输入参数，并返回一个相同大小的整数数组。函数使用@guvectorize装饰器指定了函数签名，其中输入参数和返回值都是int64类型的一维数组。

希望这个示例可以帮助你理解如何使用numba和@guvectorize，并解决"Bad in signature"错误。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。