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Views and operations with mixed scalar types

Abierto
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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
rust
Área
data

Línea de trabajo

Start by reviewing the proposed RawData trait, ArrayBase storage pointer, and Index implementation changes in the issue. Assess whether they can support views exposing a different scalar type and mixed-type operations without breaking existing ndarray behavior. Done would be a maintainer-backed design decision with clear API and implementation boundaries.

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

Descripción

postponed

I'm curious about the feasibility of extending ndarray to support mixed-precision and mixed-domain algorithms. I was thinking of syntax something like this, enabling a view to offer up f64 values despite the backing storage being f32 (for example).

    let a: Array1<f64> = array![1., 2., 3.];
    let b: Array1<f32> = array![4., 5., 6.];
    let c = a + b.view_as::<f64>();

I'm a Rust novice and ran into some trouble (attempting to use associated_type_defaults to avoid more disruptive changes)

 pub unsafe trait RawData: Sized {
     /// The array element type.
    type Elem: From<Self::ElemMem>;
    type ElemMem;

where ArrayBase would have

    ptr: std::ptr::NonNull<S::ElemMem>,

and the Index implementation becomes

     fn index(&self, index: I) -> &S::Elem {
         debug_bounds_check!(self, index);
         unsafe {
            &S::Elem::from(*self.ptr.as_ptr().offset(
                 index
                     .index_checked(&self.dim, &self.strides)
                    .unwrap_or_else(|| array_out_of_bounds())
            ))
         }
     }

I'm curious whether

  1. this sort of feature to support mixed precision is of interest to include in ndarray, and
  2. this implementation strategy seems like a reasonable way to go about it.
Lenguaje dominante
Rust
Estrellas
4.3k
Forks
391
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

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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