Numba是一个用于加速Python代码的JIT编译器，它支持多种数据类型。在使用Numba时，需要注意以下几点类型限制：
Python原生类型：Numba支持Python的内置数据类型，如int, float, bool, complex等。这些类型的变量可以直接在Numba函数中使用。
NumPy数组：Numba与NumPy库紧密集成，因此可以直接在Numba函数中使用NumPy数组。Numba会尝试优化这些数组的操作，以提高性能。
自定义类型：Numba支持自定义类型，但需要使用@numba.jitclass装饰器来定义一个类型。这个装饰器允许你指定一个类的属性和方法，以及它们的类型。需要注意的是，自定义类型的属性必须是可哈希的，因为它们将被用于创建字典键。
标量类型：Numba支持Python的标量类型，如int, float, bool, complex等。这些类型的变量可以作为函数的参数和返回值。
复合类型：Numba支持复合类型，如列表、元组、集合等。但是，需要注意的是，Numba对复合类型的优化有限，因此在性能敏感的场景下，可能需要考虑使用其他方法（如纯Python实现或使用Cython）来优化代码。
其他类型：Numba还支持一些其他类型，如NoneType、EllipsisType等。但这些类型的可用性可能会随着Numba版本的更新而发生变化。
总之，在使用Numba时，需要注意其类型限制，并根据实际需求选择合适的数据类型。在某些情况下，可能需要使用其他方法来优化代码以满足性能要求。