Ndarray views of numpy arrays
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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
- Ambito
- backend-api-design, data
Direzione di ricerca
Start by reviewing the scirust commit linked in the issue and the current ndarray APIs for constructing views from external data. Define what dtype, dimensions, strides, and safety checks are required for NumPy arrays and R matrices, then identify tests that demonstrate accepted and rejected inputs.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I write numerical code in Rust, but use Python and sometimes R to drive them (e.g., plot graphs comparing performance for different algorithms). This involves exporting an extern function that accepts pointers to (parts of) numpy arrays or R matrices, then treating these as Rusty datastructures (I implemented a basic version of for scirust in [1]).
As a user it would be great to have a function to which I pass a pointer to the raw Numpy array object (without doing any conversions in Python), and get back a view I can use safely. This involves looking at the Numpy array for the dtype, dimension, strides etc. Since ndarray encodes some of these in the type, a generic function that merely tests that the NP array passed conforms to its expectations (or panics with highly informative debug information) seems best.
Same applies to R, with different particulars of course.
Or is there a way to do this already?
[1] https://github.com/daniel-vainsencher/scirust/commit/48c9109abae32db06217576f03c22a18ad39e5d6 which doesn't compile on current nightly rust, sadly.
- Lingua principale
- Rust
- Stelle
- 4.3k
- Fork
- 391
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
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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