如何在nopython模式下将浮点numpy数组值转换为numba jitted函数内部的int

Question

在一个numba jitted nopython函数内部，我需要使用另一个数组内部的值对一个数组进行索引。 这两个数组都是numpy数组浮点数。

例如

@numba.jit("void(f8[:], f8[:], f8[:])", nopython=True)
def need_a_cast(sources, indices, destinations):
    for i in range(indices.size):
        destinations[i] = sources[indices[i]]

我的代码不同，但是让我们假设这个愚蠢的示例可以重现该问题（即，我不能拥有int类型的索引）。 AFAIK，我不能在nopython jit函数内部使用int（indices [i]）或index [i] .astype（“ int”）。

我该怎么做呢？

Answer 1

至少使用numba 0.24，您可以执行简单的转换：

import numpy as np
import numba as nb

@nb.jit(nopython=True)
def need_a_cast(sources, indices, destinations):
    for i in range(indices.size):
        destinations[i] = sources[int(indices[i])]

sources = np.arange(10, dtype=np.float64)
indices = np.arange(10, dtype=np.float64)
np.random.shuffle(indices)
destinations = np.empty_like(sources)

print indices
need_a_cast(sources, indices, destinations)
print destinations

# Result
# [ 3.  2.  8.  1.  5.  6.  9.  4.  0.  7.]
# [ 3.  2.  8.  1.  5.  6.  9.  4.  0.  7.]

Answer 2

如果您真的不能使用int(indices[i]) （它既适用于JoshAdel，也适用于我），则应该可以使用math.trunc或math.floor解决它：

import math

...

destinations[i] = sources[math.trunc(indices[i])] # truncate (py2 and py3)
destinations[i] = sources[math.floor(indices[i])] # round down (only py3)

据我所知， math.floor仅适用于Python3，因为它在Python2中返回float 。 但另一方面， math.trunc四舍五入为负值。