c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) 报错:numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'> 其中erf来自scipy库
时间: 2024-02-13 13:03:49 浏览: 14
如果你想要在Numba中使用SciPy库中的`erf`函数,你需要在函数定义中使用`scipy.special`来导入这个函数。并且,由于Numba无法自动识别SciPy函数的类型,你需要使用`@numba.njit`或`@numba.vectorize`来将函数编译为Numba支持的函数。
以下是使用SciPy库中的`erf`函数的示例代码:
```python
import numpy as np
import numba as nb
from scipy.special import erf
@nb.njit
def calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t):
c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))
return c
# example usage
dist = 1.0
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
sigmax = 0.5
Umean = 0.2
t = 0.1
c = calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t)
print(c)
```
在这个示例中,我们首先使用`from scipy.special import erf`导入SciPy库中的`erf`函数。然后,我们在函数定义中使用`@nb.njit`修饰器将这个函数编译为Numba支持的函数。最后,我们在`calculate_c`函数中使用这个函数来计算`c`。