相关疑难解决方法(0)

目前在numba中处理高阶函数的最佳方法是什么？

我实现了割线方法:

def secant_method_curried (f):
    def inner (x_minus1, x_0, consecutive_tolerance):
        x_new = x_0
        x_old = x_minus1
        x_oldest = None
        while abs(x_new - x_old) > consecutive_tolerance:
            x_oldest = x_old
            x_old = x_new
            x_new = x_old - f(x_old)*((x_old-x_oldest)/(f(x_old)-f(x_oldest)))
        return x_new
    return numba.jit(nopython=False)(inner)

问题是,有没有办法告诉numba那f是doube(double),所以上面的代码与突破nopython=True:

TypingError: Failed at nopython (nopython frontend)
Untyped global name 'f'

看起来在以前的版本中有一个FunctionType,但被删除/重命名:http://numba.pydata.org/numba-doc/0.8/types.html#functions

在这个页面上,他们提到了一个名为numba.addressof()的东西,这看起来很有帮助,但又可以追溯到4年前.