使用`numba` `guvectorize`向量化返回元组的函数

使用numba和guvectorize可以实现向量化返回元组的函数。

numba是一个用于加速Python函数的开源库，它通过即时编译将Python代码转换为机器码，从而提高代码的执行效率。guvectorize是numba提供的一个装饰器，用于将函数向量化。

向量化是一种优化技术，通过对数组进行操作，将循环转换为矢量操作，从而提高代码的执行速度。在使用guvectorize向量化函数时，需要定义输入和输出的数据类型，并使用guvectorize装饰器将函数标记为向量化函数。

下面是一个使用numba和guvectorize向量化返回元组的函数的示例：

import numpy as np
from numba import guvectorize

@guvectorize(['(float64, float64)', '(float32, float32)'], '(n)->(n,n)', target='parallel')
def multiply(a, b, out):
    for i in range(a.shape[0]):
        out[i, 0] = a[i] * b[i]
        out[i, 1] = a[i] + b[i]

# 测试
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0])
result = multiply(a, b)
print(result)

在上述示例中，我们定义了一个名为multiply的函数，它接受两个浮点数作为输入，并返回一个2x2的数组。使用guvectorize装饰器将函数标记为向量化函数，并指定输入和输出的数据类型。在函数内部，我们使用循环将输入的每个元素进行乘法和加法操作，并将结果存储在输出数组中。

这个函数的应用场景可以是对大规模数据进行并行计算，例如矩阵乘法、向量加法等。通过向量化，可以提高计算的效率。

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