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。

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 二维数组

numba 是一个用于加速 Python 程序的库，它可以将 Python 代码转换为机器码，从而提高程序的运行速度。对于二维数组，可以使用 numba 提供的 jit 装饰器来加速其运算。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def sum_2d_array(arr):
    m, n = arr.shape
    res = 0
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            res += arr[i, j]
    return res

arr = np.random.rand(1000, 1000)
print(sum_2d_array(arr))

在上面的例子中，我们定义了一个函数 `sum_2d_array`，它接受一个二维数组作为参数，并返回数组中所有元素的和。使用 `@jit(nopython=True)` 装饰器可以让 numba 对该函数进行优化。在函数内部，我们使用了两个 for 循环来遍历数组中的所有元素，并将它们累加到变量 `res` 中。最后，我们输出了数组中所有元素的和。