from numba import jit代码报错：failed type inference due to: non-precise type pyobject解决方法：把jit函数挪到类的外面去用。 from numba import jit @ jit (nopython=True) def nodets2key(batch: int, node: int, ts: float): key = '-'.join([str(batch), str(node), str(ts)]) return key 在pycharm中报错如下： numba .errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step conda伪造 该软件包包含一些执行Quaternion操作的 numba - jit 编译函数以及一个方便的类Quaternion ，该类Quaternion提供了包装这些函数的便捷方法。 Quaternion行为就像含有四元一numpy的阵列，例如尊重numpy的广播操作，但没有真正模仿numpy.ndarray并实施了d type 。 通过这种设计，您可以编写涉及提供的 jit 编译函数的任何 jit 编译函数，然后编写自己的类方法，以方便的方式调用这些函数（通过类继承）。 如果您不希望在编写的其他 Jit 编译函数中使用四元数，请查看以下软件包。 我知道并使用过的其他实现四元数的Python项目是： ：使用Numpy以纯Python编写。请注意，它们通常将真实 我们之前一定听有人说过，python的执行速度比其他语言慢。 我们通常的解释是：python是一个动态的解释型语言；python中的值不是存储在缓存区而是分散的存储在对象中。通过使用Numpy和Scipy等相关可以进行矢量化操作的工具并调用编译后的代码来绕过这个问题来避开这个问题。 然而，“动态类型 - 解释 - 缓冲 - 矢量化编译”这些词的解释太过笼统。这些解...