问题标签 [rust-ndarray]

基本上我正在尝试制作一个表明能够转换为 2D ndarrayaka的特征ndarray::Array2：

我想通过扩展现有AsArray特征来做到这一点，但是出于某种深奥的原因，Rust 禁止我为第三方 struct () 实现第三方特征polars::DataFrame，因此我必须为此创建自己的特征。

无论如何，这适用于polars::DataFrame：

但是，我也想为任何已经可以转换为二维数组的东西实现这个，所以我为AsArray上面提到的 trait 实现了这个 trait：

然而，编译器让我为此感到悲痛：

我知道这与对象安全有关，但我认为我已经满足了该页面上提到的所有标准，即 trait doesn't return Self，并且AsArray指定了所有通用参数。

出了什么问题，我该如何解决？

我有以下 Trait 实现，并希望unit通用 over Array1<T>，但未能找到正确的 Trait 边界（尤其是这对我来说似乎微不足道，所有 T 需要支持的基本上是输出 T 以使函数工作的基本算术） .

编译器建议添加std::ops::Mul<Output = &ArrayBase<OwnedRepr<T>, Dim<[usize; 1]>>>，但这样做会一遍又一遍地给出相同的错误。

操场

我对 Rust 很陌生。目前，我正在寻找一种基于元组生成具有维度的矩阵的方法。

通过 zip 的迭代工作正常，我得到 layer_in 和 _out 的输出，但是在创建矩阵时我得到以下错误：

我非常需要社区在这个问题上的帮助。非常感谢。

我只是想为 Rust ndarray 做基本的数学运算（例如，sin、exp、log、sqrt ...）。但是，通过阅读 ndarray 的文档，我没有找到任何有用的示例。

比如说：

如何some_math有效地实施？我当然可以通过循环遍历矩阵的元素来进行元素操作，但这听起来不太好，我不想这样做。

在numpypython 中，这简直就是np.sqrt(np.exp(matrix)). 我的意思是 Rust 确实是一门很棒的语言，但是，即使是简单的代数也很不方便（缺乏适当的生态系统）。

更新：ndarray 正在进行拉取请求。如果这被接受，那么你可以简单地做matrix.exp().sqrt()等。

ndarray-doc 中有一个非常隐藏的页面，告诉您如何进行此类数学运算。

一些相关问题：1 2

让我尝试：

这使：

我正在尝试将 nalgebra 和/或 ndarray Rust crates 包装成一个抽象LinearOperator特征和相应的AdjointableOperator等特征。问题是我得到了显着的“特征绑定膨胀”，甚至必须指定内部实现细节（Storage, DefaultAllocator）以使编译器不阻塞。在代数的情况下：

（在向量到向量操作的情况下，维度K将为 1。理想情况下apply只是一个函数调用，但编译器目前不允许定义它。）其中一些可能不是单独需要的LinearOperator（例如DefaultAllocator : Allocator<E,M,N>，对于伴随维度)，但编译器甚至开始要求它们LinearOperator一次AdjointableOperator也被定义。在 ndarray 的情况下，边界的行数较少，但仍需要指定几乎没有记录的半内部特征。

所有这些 trait bound 都需要为 theAdjointableOperator和其他 trait 重复，所以我尝试至少将需求压缩到自定义 trait 中：

然后仅Matrix<E,N,M,SM> : ValidMatrix<E,N,M,SM>在 的定义中指定LinearOperator。编译器立即开始抱怨DefaultAllocator（可能）未实现。

那么有什么办法可以避免这种“trait bound bloat”，即 crate 的用户基本上必须访问越来越多的 crate 内部实现细节来为暴露的类型实现自己的特征？我可以考虑mul在特征中指定等ValidMatrix，并实现这些，但首先以这种方式设计上游板条箱肯定会更有效。

我正在对使用ndarraycrate 操作数组的 Rust 代码库进行改进。我有一个问题，我在文档中找不到明确的答案。

ArrayView将实例作为参数传递给函数是否更有效，还是应该使用对的引用Array？我的直觉是，由于ArrayView是数组的视图，因此在进行计算时，它仅传递数组的视图，并且不授予函数所有权（因此不复制）底层数据。

简而言之，从传递的实例切换ArrayView到传递的引用是否有任何速度提升Array？

我的目标是避免无用的内存分配/重复，这在处理大型数组时可能会非常昂贵。

我正在尝试使用 ndarray_image 从图像中获取 Array3：

Self.data 类型是 Array3，open_image 返回一个 Array3。这很奇怪，但错误类型也相同：

关于版本：我对所有 ndarray-* crate 使用版本“0”。

Cargo.toml 中的依赖项：

我正在尝试沿同一轴连接 3 个 1d 数组，以便它们构成一个长的 1d 数组。

导致错误：

如何将其更改speed_m_s为一维数组？

我想包装一个函数，该函数采用一维 NDArray (rust-numpy) 和一个 usize 作为参数，并使用 PyO3 返回一个一维数组以从 python 调用代码。不幸的是，我找不到一个很好的例子来说明如何处理 PyO3 中的数组。这是我到目前为止的代码：

我添加了装饰器和模块包装功能。现在我收到此错误：

这是我的 cargo.toml：

有人可以告诉我如何实际修改 SMA 函数以与 PyO3 一起使用吗？谢谢！