More precise mean_var for non-Dask dense arrays?

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#128 创建于 2025年10月17日 0 条评论 0 个 reaction 已指派 0 人在 GitHub 查看

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评估

难度: 5/5
预计耗时: 一周以上
新手友好度: 25/100

Issue 类型: 功能
描述清晰度: 需要澄清
活跃度: 停滞
技术栈: python
领域: data

调研方向

首先阅读 src/fast_array_utils/stats/_mean_var.py 第 40 行附近的内容，以及 #127 中描述的更改。比较 dense-in-core、Dask 和 sparse-in-core 路径，重点关注使用 float32 与 float64 进行幂运算的差异，以及临时分配。完成的标准是为密集数组选择并记录一种精度策略，并明确说明其内存和性能方面的权衡。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

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?

主要语言: Python
星标: 15
派生: 5
平均合并: 10 小时 33 分钟
30 天内合并 PR: 9

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