numba，定一个函数传入的是python普通的二维数组，实现按行求和

可以使用Numba的JIT编译器来加速Python函数。以下是一个使用Numba JIT编译器的示例代码，实现按行求和：

import numba as nb

@nb.jit(nopython=True)
def row_sum(arr):
    row_sums = []
    for row in arr:
        row_sum = 0
        for elem in row:
            row_sum += elem
        row_sums.append(row_sum)
    return row_sums

该函数使用了Numba的JIT编译器来加速计算。它接受一个二维数组作为输入，并返回一个包含每行和的列表。在函数中，我们遍历每一行并计算它们的和。然后将每行的和添加到一个列表中，并将该列表作为结果返回。

使用示例：

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
row_sums = row_sum(arr)
print(row_sums)  # [6, 15, 24]

该示例将一个3x3的二维数组传递给`row_sum`函数，并打印函数的输出结果。输出结果为一个包含每行和的列表：[6, 15, 24]。

相关问题

numba定一个函数，函数有一个函数名a，传入数据要求为二维数组，函数内将数组拷贝给一个变量然后返回。

以下是使用numba实现的代码：

import numba as nb

@nb.njit
def a(arr):
    arr_copy = arr.copy()
    return arr_copy

这里使用了`@nb.njit`装饰器将函数编译成机器码，以提高执行效率。`arr.copy()`返回一个数组的副本，保证了原数组不会被修改。

numba函数内定义一个二维数组，不确定行数，列数为3，按行插入数据。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from numba import njit

@njit
def insert_data(data):
    rows = len(data)
    arr = np.zeros((rows, 3))
    for i in range(rows):
        arr[i] = data[i]
    return arr

# 示例数据
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

# 调用函数
result = insert_data(data)
print(result)

输出结果为：

[[ 1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.]
 [ 7.  8.  9.]
 [10. 11. 12.]]

在函数中，首先通过`len(data)`获取数据的行数，然后使用`np.zeros((rows, 3))`创建一个指定行列的全零数组。接着，使用`for`循环逐行插入数据到数组中。最后，返回插入数据后的数组。注意在函数定义前加上`@njit`装饰器可以使用Numba进行加速。