第一段引用上面的摘要：
本文旨在阐述如何使用 Numba 的 guvectorize 装饰器来加速数组统计计算，特别是当输出数组的形状与输入数组不同时。我们将通过示例代码详细解释 guvectorize 的正确用法，并讨论其与 njit 的区别与适用场景，帮助读者理解并掌握 Numba 优化数组操作的技巧。
理解 guvectorize 的限制与正确用法
numba.guvectorize 是一个强大的工具，用于将标量函数推广到可以在 NumPy 数组上操作的通用函数。然而，它也存在一些限制。其中一个关键限制是，使用 guvectorize 时，无法直接返回形状与输入数组不同的数组。这意味着输出数组的形状必须预先确定，并且通常需要作为输入参数传递给函数。
根本原因在于 guvectorize 的设计目标是并行化操作，而返回动态形状的数组会使得并行化变得复杂。因此，guvectorize 的函数应该修改传入的数组，而不是返回新的数组。
示例：统计字节数组中元素的出现次数
假设我们需要编写一个函数，用于统计一个字节数组中每个元素的出现次数，并将结果存储在一个长度为 257 的数组中（包括 0 到 256 的计数）。以下是如何使用 guvectorize 实现此功能的示例：
import numpy as np
import numba as nb
@nb.guvectorize("void(uint8[:], uint64[:])", "(n),(m)", target="cpu")
def count_occurrences(byte_view, count):
"""
统计字节数组中每个元素的出现次数，并将结果存储在 count 数组中。
"""
for idx in byte_view:
count[1 + idx] += 1
# 示例用法
sample = np.random.randint(1, 100, 100, dtype=np.uint8)
# 初始化计数数组
counts = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64)
# 调用 guvectorize 函数
count_occurrences(sample, counts)
print(counts)代码解释：
-
@nb.guvectorize("void(uint8[:], uint64[:])", "(n),(m)", target="cpu"): 这是 guvectorize 装饰器。
- "void(uint8[:], uint64[:])"：指定了函数签名。它表示该函数接受一个 uint8 类型的 1D 数组和一个 uint64 类型的 1D 数组作为输入，并且不返回任何值（void）。
- "(n),(m)"：指定了输入和输出数组的布局。 (n) 表示第一个输入数组的形状是 (n)，(m) 表示第二个输入数组的形状是 (m)。
- target="cpu"：指定了目标平台为 CPU。
-
count_occurrences(byte_view, count): 这是被 guvectorize 装饰的函数。
多瑞(doreesoft)外贸网店系统下载多瑞外贸网店系统立足于全球化贸易往来的一款外贸类企业用户高端应用电子商务系统软件，帮助企业快速搭建网聚全球商机的电子商务系统。本系统使用纯正的英文，国外用户更容易阅读；多年专业外贸设计经验，熟练掌握美式英语，更符合国外用户考虑和解决问题的逻辑；设计风格、用户体验符合国外用户的习惯；简洁明了的设计风格正是欧美用户的所爱，时时推出新模板、紧跟时尚潮流，供您选择。新增加淘宝数据自动导入，批量上传商品，商
- byte_view：输入的字节数组。
- count：用于存储元素出现次数的数组。注意，count 数组是作为输入参数传递的，并且在函数内部被修改。
- 函数内部循环遍历 byte_view 中的每个元素，并更新 count 数组中对应元素的计数。count[1 + idx] += 1 的意思是将 byte_view 中值为 idx 的元素的个数加一。因为 count 的第一个元素（索引为 0）未被使用，所以索引需要加 1。
counts = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64): 在调用 guvectorize 函数之前，我们需要初始化 count 数组。
count_occurrences(sample, counts): 调用 guvectorize 函数，将 sample 数组和 counts 数组作为输入传递。
guvectorize vs. njit：选择合适的工具
虽然上面的示例展示了如何使用 guvectorize 来解决问题，但值得注意的是，在这种情况下，使用 numba.njit 可能更简单，并且性能差异可能很小。
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def count_occurrences_njit(byte_view):
"""
使用 njit 统计字节数组中每个元素的出现次数，并返回结果数组。
"""
count = np.zeros(1 + 256, dtype=np.uint64)
for idx in byte_view:
count[1 + idx] += 1
return count
# 示例用法
sample = np.random.randint(1, 100, 100, dtype=np.uint8)
# 调用 njit 函数
counts = count_occurrences_njit(sample)
print(counts)选择建议：
- 如果需要并行化操作，并且可以接受输出数组必须作为输入参数传递的限制，则使用 guvectorize。
- 如果不需要并行化，或者需要返回形状与输入数组不同的数组，则使用 njit。
总结：
guvectorize 是一个强大的工具，可以加速 NumPy 数组上的操作。但是，它也存在一些限制，特别是当输出数组的形状与输入数组不同时。在这种情况下，需要将输出数组作为输入参数传递给函数。在选择 guvectorize 和 njit 时，需要根据具体情况进行权衡，选择最合适的工具。
