numba定一个类，类初始化变量为numpy的栈

以下是使用Numba定义一个类，该类初始化变量为NumPy的栈：

import numpy as np
from numba import jitclass, types

stack_spec = [
    ('data', types.float64[:]),
    ('size', types.int64),
]

@jitclass(stack_spec)
class NumpyStack:
    def __init__(self, size):
        self.data = np.zeros(size, dtype=np.float64)
        self.size = 0

    def push(self, value):
        self.data[self.size] = value
        self.size += 1

    def pop(self):
        self.size -= 1
        return self.data[self.size]

    def is_empty(self):
        return self.size == 0

这个类有一个名为`NumpyStack`的名称，它接受一个名为`size`的参数，在初始化时将其作为NumPy数组的大小。该类有三个方法：

- `push`：将一个值添加到栈的顶部。
- `pop`：从栈的顶部移除一个值并返回它。
- `is_empty`：检查栈是否为空。

该类还有两个实例变量：

- `data`：一个NumPy数组，用于存储栈中的值。
- `size`：一个整数，表示栈中当前值的数量。

要使用该类，只需创建一个新实例，并调用其方法：

stack = NumpyStack(10)
stack.push(1.0)
stack.push(2.0)
print(stack.pop())   # 输出2.0
print(stack.is_empty())   # 输出False