Better document the impact of data dtype on performance
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 56/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Start by locating the napari documentation pages that explain image data and performance, then trace how Layer.data reaches the displayed GPU texture as suggested in the issue. Document the supported dtypes, when other dtypes are coerced during slicing, and the performance impact; done means users can find this guidance and understand the implications for large slices.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
🧰 Task
Our vispy/gpu pipeline only supports int8, uint8, int16, uint16, float32, other dtypes get coerced during slicing.
This has a pretty significant performance implication for large slices of e.g. float64 or in64 data.
See also: https://github.com/napari/napari/issues/1300#issuecomment-4274666208
Importantly, many numpy functions can produce float64 or int64 by default, triggering this issue.
We should raise more awareness of this in the documentation and possibly add an in-depth look at the data handling pipeline from Layer.data to the displayed gpu texture.
- Lenguaje dominante
- Makefile
- Estrellas
- 13
- Forks
- 71
- Merge medio
- 3 d 11 h
- PR fusionados (30 d)
- 30
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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