TypeError: can‘t unbox heterogeneous list: int64 = float64

TypeError: can't unbox heterogeneous list: int64 != float64

使用 numba 加速程序的时候，可能会报这个错误，一般的原因是因为某个list 里面的元素存在多种数据类型，比如同时存在 int , float 类型的数据，就会导致这个错误；

解决方法：

打开调试模式，看看每个变量里面的元素类型，把存在多种数据类型的变量改为只包含一种数据类型，就可以解决这个问题；

# jit 必须要一个数据里面的数据类型是一样的，不然就会报错
@numba.jit()
def voxel_2_point(result_all, leaf, vis_point_range):
    point_up = []
    for i in range(result_all.shape[0]):
        for j in range(result_all.shape[1]):
            for k in range(result_all.shape[2]):
                if result_all[i, j, k] > 0:
                    # cx = np.floor((p[0] - vis_point_range[0]) / leafsize)
                    # cy = np.floor((p[1] - vis_point_range[1]) / leafsize)
                    # cz = np.floor((p[2] - vis_point_range[2]) / leafsize)
                    cx = i * leaf + vis_point_range[0]

我这里报错是因为  vis_point_range 是 [1, 2.0, 3.0]  , 前面第一个元素是int  , 后面两个都是float 类型，就报错了，把它改为 【1.0， 2.0， 3.0 】 就不会报错了。