报错 TypeError: func() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误是因为在调用 `a.func()` 时，没有将 `self` 参数传入。这是因为在将 `A.func` 赋值给 `a.func` 后，`a.func` 已经不是一个绑定方法了，而是一个函数对象，调用时需要手动传入 `self` 参数。修正后的代码如下：

class A:
    def __init__(self,val):
        self.val=val
    def func(self):
        print(self.val)

if __name__=='__main__':
    a=A(1)
    a.func=A.func
    a.func(a)

这样就能正确输出 `1` 了。

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TypeError: benchmark_func() missing 1 required positional argument: 'funcnumber'

这个错误通常是因为你在调用 `benchmark_func()` 函数时，没有传递 `funcnumber` 这个参数。`benchmark_func()` 函数需要两个参数，一个是测试函数，另一个是测试函数的编号。请确保在调用 `benchmark_func()` 函数时，同时传递这两个参数，如下所示：

benchmark_func(test_func, funcnumber)

其中，`test_func` 是你要测试的函数，`funcnumber` 是测试函数的编号。如果你仍然遇到问题，请检查你的代码，确保你正确地传递了这两个参数。

TypeError: guvectorize() missing 1 required positional argument: 'signature'

这个错误通常是由于 `guvectorize()` 函数的参数不正确引起的。`guvectorize()` 函数需要至少两个参数，第一个参数是要向量化的函数，第二个参数是函数签名。

请确保你提供了正确的函数签名作为 `guvectorize()` 函数的第二个参数。签名应该指定输入和输出数组的数据类型和维度。例如，如果你要向量化的函数具有以下签名：

def my_func(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
    ...

那么你应该将以下签名提供给 `guvectorize()` 函数：

@guvectorize(['(n), (n) -> (n)'], target='cuda')
def my_func_gpu(a, b, out):
    ...

在这个例子中，签名 `'(n), (n) -> (n)'` 指定了两个输入数组 `a` 和 `b`，以及一个输出数组 `out`，它们都是一维的（即 `n` 是数组的长度），并且它们的数据类型相同。你也可以使用其他数据类型和数组维度来定义你的函数签名。