Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Vectorisation like `np.vectorize` or `jax.vmap`

Đang mở
#1,111 0 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, python, rust
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

The issue mentions no files, tests, or entry points in the ndarray repository. Start by surveying the existing array and function APIs, then clarify the proposed vectorisation interface, supported argument patterns, parallelisation expectations, and tests needed to define when the feature is complete.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement help wanted

This is a feature suggestion.

One of the important feature of numpy and jax in Python is to provide a vectorisation scheme for function.

Here is a mini example in Python:

import jax.numpy as np

# This function takes two float arguments and output a float
def func(x: float, y: float) -> float:
    return x - y

# This vmap will give a vectorised func, now this vectorised_func
# can take an array as input and produce an array output.
# Here[0, None] means that we vectorise func's first argument only.
vectorised_func = jax.vmap(func, in_axes=[0, None])

# Test arrays
a = jnp.array([1., 2., 3])
b = 2.

vectorised_func(a, b)  # This will output an array([-1, 0, 1])

# You can even do more to vectorise the y argument of func also
even_more_vectorised_func = jax.vmap(vectorised_func, in_axes=[None, 0])

# 
c = jnp.array([3., 2., 1.])
even_more_vectorised_func(a, c) # This will output a matrix ([[-2, -1, 2], [-1, 0, 2], [0, 1, 2]])

In numpy, this is similar to np.vectorize, but np.vectorize is actually not using any parallelisation scheme unlike jax.vmap.

This feature, in my opinion, is very important for scientific computing. For example, if you have two arrays, you can use this to compute their pairwise distances. As an another example, in multidimensional numerical quadrature, computing \int f(x) dx requires to evaluting the function f by a number of node points, this could be significantly improved by vectorisation.

I am a researcher in signal processing and machine learning, and I can definetly say this feature is valuable.

Ngôn ngữ chính
Rust
Star
4.3k
Fork
391
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của rust-ndarray/ndarray

Tất cả issue của rust-ndarray/ndarray

Issue tương tự

Thêm issue về Rust

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.