scipy.linalg.lapack.
get_lapack_funcs#
- scipy.linalg.lapack.get_lapack_funcs(names, arrays=(), dtype=None, ilp64=False)[源代码]#
从名称返回可用的 LAPACK 函数对象。
数组用于确定 LAPACK 例程的最佳前缀。
- 参数:
- namesstr 或 str 序列
不带类型前缀的 LAPACK 函数的名称。
- arraysndarray 序列,可选
可以给出数组以确定 LAPACK 例程的最佳前缀。如果未给出,将使用双精度例程,否则将使用数组中最通用的类型。
- dtypestr 或 dtype,可选
数据类型说明符。如果 arrays 非空,则不使用。
- ilp64{True, False, ‘preferred’}, 可选
是否返回 ILP64 例程变体。选择 ‘preferred’ 会在可用时返回 ILP64 例程,否则返回 32 位例程。默认值:False
- 返回:
- funcs列表
包含找到的函数的一个列表。
说明
此例程自动在 Fortran/C 接口之间选择。对于列主序的数组,尽可能使用 Fortran 代码。在所有其他情况下,首选 C 代码。
在 LAPACK 中,命名约定是所有函数都以类型前缀开头,该前缀取决于主矩阵的类型。对于 NumPy 类型 {float32, float64, complex64, complex128},这些前缀可以是 {'s', 'd', 'c', 'z'},并存储在返回函数的属性
typecode
中。示例
假设我们要使用 ‘?lange’ 例程,它计算数组的选定范数。我们传递数组以获得正确的 ‘lange’ 风格。
>>> import numpy as np >>> import scipy.linalg as LA >>> rng = np.random.default_rng()
>>> a = rng.random((3,2)) >>> x_lange = LA.get_lapack_funcs('lange', (a,)) >>> x_lange.typecode 'd' >>> x_lange = LA.get_lapack_funcs('lange',(a*1j,)) >>> x_lange.typecode 'z'
当 LAPACK 例程的内部 WORK 数组具有最佳大小(足够快地计算并且足够小以避免浪费内存)时,几个 LAPACK 例程效果最佳。此大小还由对该函数的专用查询确定,该查询通常包装为独立函数并通常表示为
###_lwork
。以下是?sysv
的示例>>> a = rng.random((1000, 1000)) >>> b = rng.random((1000, 1)) * 1j >>> # We pick up zsysv and zsysv_lwork due to b array ... xsysv, xlwork = LA.get_lapack_funcs(('sysv', 'sysv_lwork'), (a, b)) >>> opt_lwork, _ = xlwork(a.shape[0]) # returns a complex for 'z' prefix >>> udut, ipiv, x, info = xsysv(a, b, lwork=int(opt_lwork.real))