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nvidia の Rapids cudf ライブラリの定義ブロック内で、sklearn のカーネル密度関数の dtype (データ型) を指定する必要があります。Python 3.7 では、型情報を見つけることができますが、何らかの理由で、nvidia の Rapids def ブロックで受け入れられるデータ型とは見なされません。誰でもエラー メッセージを再現できるように、コードとエラー メッセージを以下に示します。

カーネル密度関数の典型的な実装のコードは次のとおりです。

Sklearn の Kernel Density Function で使用した NVIDIA Rapids Def ブロックを次に示します。

エラーメッセージは次のとおりです (おそらく、x と out3 の dtype が正しい場合、これですべてのエラーが解決されます)。

Numba の jit 最適化コード内から numpy を使用しようとしていますが、numpy.ones_like のような標準的な numpy 操作を実行しようとするとエラーが発生します。

ドキュメント リンク: Numba 0.46。

編集:メソッド「calc_method」は、直接呼び出すと正常に動作し、apply_chunks 内から使用すると失敗します。したがって、おそらく Numba 自体の問題ではなく、cudf.apply_chunks の使用方法です。

コード：

エラー：

上記の例で何が間違っているのか誰か教えてもらえますか? 前もって感謝します。

np.hstack でも同様のエラーが発生します

注: これは、問題を再現するための単純化された例です。