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Should implementing `__imatmul__` really be enforced?

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python

Línea de trabajo

Lee el issue junto con NumPy PR #21912 y revisa después el tratamiento actual de la multiplicación matricial in-place, @= y la compatibilidad de formas en la API de arrays. El trabajo estará terminado cuando se haya documentado una decisión sobre si imatmul debería ser obligatorio y qué semántica de operación in-place y de asignación debe aplicarse.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

topic: Linear Algebra

I was not around when this may have been discussed in https://github.com/numpy/numpy/pull/21912. In-place matmul is a weird beast, but for NumPy it would be strange to make @= and out-of-place operator.
Because of this, NumPy doesn't define it currently, and I am unsure that it should be done. Would NumPy have the tight restriction that the shape must fit and we actually assign back to a (i.e. truly in-place at all operators?).

That would make sense, but even then, it would even be slower and use as much memory as before anyway.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
281
Forks
52
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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