scipyblas例程不覆盖输入，尽管使用overwrite_a=Tru

Question

我习惯于在cython中使用BLAS例程（从scipy.linalg.cython_blas），其中输入经常被就地修改（例如，在dger例程中）。 我正试图用scipy.linalg.blas.dger做同样的事情，但是尽管使用了overwrite_a=True，但a并没有被触及

（dger执行秩一更新，意思是a + np.outer(x, y)）

In [29]: x = np.array([1, 0, 2])

In [30]: y = np.array([-1,  1,  0,  2])

In [31]: a = np.arange(12).reshape(3, 4)

In [32]: a + np.outer(x, y)
Out[32]: 
array([[-1,  2,  2,  5],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 6, 11, 10, 15]])

In [33]: dger(1.0, x, y, a=a, overwrite_a=True)
Out[33]: 
array([[ -1.,   2.,   2.,   5.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  6.,  11.,  10.,  15.]])

In [34]: a  # still the original value
Out[34]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

那么overwrite_a=True有什么用呢？我该如何在原地执行更新？你知道吗

编辑：我知道BLAS例程是用Fortran编写的，所以a应该是按Fortran顺序的，但是即使更改它也不会改变a。你知道吗

Answer 1

低级blas例程用f2py包装。你知道吗

参数overwrites_X是对f2py的提示（参见doc并搜索覆盖），即例程可以使用它认为合适的X内存（它可能将空间用作暂存数组，而不是专门做其他例程中的out=）。它还不如不用呢。你知道吗

低级dger例程的文档中列出的参数没有太多细节。它们是根据函数的签名自动生成的，没有太多意义，希望用户知道相应的blas例程如何工作和f2py如何工作。你知道吗

signature for dger使用intent(in,out,copy)，这意味着原始参数未被触及（由于copy），Fortran子例程中a的返回值被转换为Python级函数的返回值。你知道吗

所以，你在这里没什么办法解决你的问题。（错误，请参见编辑）

编辑：以上都是正确的，除了f2py将把输出放在a中，如果a的顺序（Fortran）和数据类型与预期的输出匹配，请参阅原始海报自我回复。你知道吗

Answer 2

很有趣：因为

• a需要Fortran排序，因为dger（Fortran例程）的输出是。你知道吗
• a.dtype是np.int64，因此dger不想将其类型更改为np.float64，也不会覆盖它。你知道吗