Python中的惰性数组编程
lapp的Python项目详细描述
Lappy是Sophia Lin的lazyray的分支，它支持除算术之外的更多操作。在
在Lappy中，所有可计算的内容都被视为一个数组对象（与numpy不同，它不提供单独的标量类型）。 数组对象有六个基本组件：形状、数据类型、表达式、值、形式参数列表和环境（捕获列表）。 标量是一种特殊的数组，其形状为空元组。 如果dtype是integer类型，则可能存在与整数集（对于标量）或map（对于非标量）表示的数组元素相关联的假设。在
文件
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状态
以下是今天使用lappy可以实现的功能列表：
- 在✅ 算术与标量数学（提升标量函数/泛函数）
- 在✅ 轴重新排序/转置
- 在✅ 重塑
- 在✅ 广播（半动态）
范围
路线图
- 在✅ 扫描和折叠
- 在✅ 张量收缩，如np.einsum（包括点积和矩阵乘法）
- 在✅ 切片（静态和动态）
- 在✅ 花式索引（静态和动态）
- 在✅ 与Numpy的调度机制集成，如__array__和__array_ufunc__
- 在✅ 一些线性代数，如svd，qr，lstsq
反功能
- ❌ 另一个类似APL的阵列。lappy不是IR，也不打算成为IR。
- 它是构建参数化数组表达式以进行延迟求值的工具， 并努力提供numpy兼容的API。
- 项目
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