Should implementing `__imatmul__` really be enforced?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- backend-api-design
Direzione di ricerca
Leggi l’issue insieme a NumPy PR #21912, quindi esamina la gestione attuale della moltiplicazione matriciale in-place, di @= e della compatibilità delle shape nell’API degli array. Il lavoro è completato quando è stata raggiunta una decisione documentata sull’opportunità di rendere obbligatorio imatmul e su quali semantiche di operazione in-place e assegnazione debbano essere applicate.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 281
- Fork
- 52
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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