如何在没有numpy的jit装饰器上设置二维数组？

在没有NumPy的jit装饰器的情况下，可以使用其他编程语言或库来实现对二维数组的操作和优化。以下是一种可能的方法：

使用C或C++编程语言：可以使用C或C++编写一个包含二维数组操作的函数，并将其编译为动态链接库（DLL或.so文件）。然后，使用Python的ctypes模块加载这个动态链接库，并在Python中调用该函数进行数组操作。
使用Cython：Cython是一种用于将Python代码转换为C代码的工具。它提供了对C数据类型和函数的支持，可以通过将Python代码转换为Cython代码来实现对二维数组的操作。然后，使用Cython编译器将Cython代码编译为C代码，并将其作为Python扩展模块导入到Python中。
使用纯Python代码：如果没有使用NumPy的jit装饰器，可以编写纯Python代码来操作二维数组。虽然这种方法可能没有使用NumPy时的性能优势，但可以通过编写高效的算法和避免使用循环等技巧来优化代码。

无论使用哪种方法，都需要根据具体需求来选择适合的方案。以下是一个使用Cython的示例：

首先，安装Cython库：

pip install cython

然后，创建一个名为array_operations.pyx的Cython文件，内容如下：

cimport numpy as np

# 声明一个Cython函数，用于对二维数组进行操作
cpdef np.ndarray[np.int32_t, ndim=2] manipulate_array(np.ndarray[np.int32_t, ndim=2] array):
    # 在这里进行二维数组的操作，可以使用C语言的语法和函数
    # 返回操作后的二维数组
    return array

接下来，创建一个名为setup.py的Python文件，内容如下：

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
import numpy as np

setup(
    ext_modules = cythonize("array_operations.pyx"),
    include_dirs=[np.get_include()]
)

运行以下命令来编译Cython代码并生成扩展模块：

python setup.py build_ext --inplace

最后，在Python中可以使用生成的扩展模块来操作二维数组：

import numpy as np
import array_operations

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.int32)

# 调用扩展模块中的函数对数组进行操作
result = array_operations.manipulate_array(array)

print(result)

以上是一种在没有NumPy的jit装饰器的情况下操作二维数组的方法。请注意，这只是其中的一种解决方案，具体方法可能因实际情况而异。