本文解决numba `@njit` 函数在同时处理1d区间（如 `[0, 5]`）和2d+空间盒子（如 `[[0,0,0],[5,5,5]]`）时因返回标量导致 `np.all()` 报错的问题，核心是强制 `get_extent` 始终返回至少一维数组。
Numba 的 @njit 编译器对类型和维度具有严格推断要求：它不支持在同一条代码路径中动态混合标量与数组（尤其是当后续操作如 np.all() 明确期望数组输入时）。原始代码中：
@njit
def get_extent(box):
return box[1] - box[0] # 对 box2 = [0, 5] → 返回标量 5；对 box1 → 返回 1D数组 [5,5,5]该函数在 1D 输入下返回 Python 标量（如 int64），而 np.all(5) 在 Numba 中非法（仅接受数组）；但在纯 Python 模式下却可运行——这正是 JIT 类型约束导致的典型问题。
✅ 正确解法是统一输出维度：使用 np.atleast_1d() 确保 get_extent 总是返回一维或更高维数组，从而让 np.all() 安全调用：
from numba import njit
import numpy as np
@njit
def get_extent(box):
# 强制结果为至少1D数组：标量→[scalar]，1D→保持，2D+→按需广播
return np.atleast_1d(box[1] - box[0])
@njit
def is_larger_than_min(box, extent_min):
extent = get_extent(box) # 现在 extent 永远是 ndarray（ndim ≥ 1）
return np.all(extent >= extent_min)? 验证示例：
# ✅ 2D+ 盒子：shape (2, 3) box1 = np.array([[0, 0, 0], [5, 5, 5]], dtype=np.float64) extent_min1 = np.array([4.0, 4.0, 4.0]) print(is_larger_than_min(box1, extent_min1)) # True # ✅ 1D 区间：shape (2,) box2 = np.array([0.0, 5.0]) extent_min2 = 4.0 # scalar print(is_larger_than_min(box2, extent_min2)) # True
⚠️ 注意事项：
- np.atleast_1d() 是 Numba 支持的安全函数（≥0.55 版本），无需额外 np.asarray() 包裹（box[1]-box[0] 已是 NumPy 标量/数组，atleast_1d 可直接处理）；
- 所有输入建议显式指定 dtype（如 float64），避免 Numba 类型推断歧义；
- 若 extent_min 也需兼容标量/数组，可对其同样应用 np.atleast_1d()，但当前 extent >= extent_min 的广播规则已天然支持标量比较（Numba 中 array >= scalar 合法）。
总结：Numba 要求静态维度一致性。通过 np.atleast_1d() 消除标量分支，是实现“单接口适配多维输入”的简洁、高效且符合 Numba 最佳实践的方案。
