Numba是一個用于加速Python代碼的JIT編譯器，它支持多種數據類型。在使用Numba時，需要注意以下幾點類型限制：
Python原生類型：Numba支持Python的內置數據類型，如int, float, bool, complex等。這些類型的變量可以直接在Numba函數中使用。
NumPy數組：Numba與NumPy庫緊密集成，因此可以直接在Numba函數中使用NumPy數組。Numba會嘗試優化這些數組的操作，以提高性能。
自定義類型：Numba支持自定義類型，但需要使用@numba.jitclass裝飾器來定義一個類型。這個裝飾器允許你指定一個類的屬性和方法，以及它們的類型。需要注意的是，自定義類型的屬性必須是可哈希的，因為它們將被用于創建字典鍵。
標量類型：Numba支持Python的標量類型，如int, float, bool, complex等。這些類型的變量可以作為函數的參數和返回值。
復合類型：Numba支持復合類型，如列表、元組、集合等。但是，需要注意的是，Numba對復合類型的優化有限，因此在性能敏感的場景下，可能需要考慮使用其他方法（如純Python實現或使用Cython）來優化代碼。
其他類型：Numba還支持一些其他類型，如NoneType、EllipsisType等。但這些類型的可用性可能會隨著Numba版本的更新而發生變化。
總之，在使用Numba時，需要注意其類型限制，并根據實際需求選擇合適的數據類型。在某些情況下，可能需要使用其他方法來優化代碼以滿足性能要求。
