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

More precise mean_var for non-Dask dense arrays?

Đang mở
#128 0 bình luận 0 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
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách đọc src/fast_array_utils/stats/_mean_var.py quanh dòng 40 và thay đổi được mô tả trong #127. So sánh các đường đi dense-in-core, Dask và sparse-in-core, tập trung vào phép lũy thừa với float32 so với float64 và các cấp phát tạm thời. Công việc được xem là hoàn tất khi đã chọn và ghi lại một chiến lược độ chính xác cho các mảng dày, trong đó các đánh đổi về bộ nhớ và hiệu năng được nêu rõ.

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

Mô tả

type: numpy/scipy

In #127, I changed how mean_var works just for Dask:

https://github.com/scverse/fast-array-utils/blob/940727fe307d7c6e0a3d0a2b8907860a285a11c0/src/fast_array_utils/stats/_mean_var.py#L40

We already have a custom numba implementation for sparse-in-core which operates on float64s, but doesn’t convert everything at once.

We could make the change also affect dense-in-core. Should we

  • leave things as they are and keep power for float32 dense arrays as float32? It takes less space and is faster, but less precise.
  • do exponentiation in 64 bit everywhere? this would allocate an exponentiated array of the input size in 64 bit, but I guess if people’s machines can handle a temporary 2n (prod(shape)×32×2), they can handle a temporary 3n (prod(shape)×32 + prod(shape)×64)?
  • implement a custom numba implementation for dense-in-core as well?
Ngôn ngữ chính
Python
Star
15
Fork
5
Merge trung bình
10 giờ 33 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
9

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 scverse/fast-array-utils

Tất cả issue của scverse/fast-array-utils

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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