Python SciPy linalg.get_lapack_funcs用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.linalg.get_lapack_funcs 的用法。

用法:

scipy.linalg.get_lapack_funcs(names, arrays=(), dtype=None, ilp64=False)#

從名稱中返回可用的 LAPACK 函數對象。

數組用於確定 LAPACK 例程的最佳前綴。

參數 ：：

names： str 或 str 序列

沒有類型前綴的 LAPACK 函數的名稱。

arrays： ndarrays 序列，可選

可以給出數組來確定 LAPACK 例程的最佳前綴。如果沒有給出，將使用雙精度例程，否則將使用數組中最通用的類型。

dtype： str 或 dtype，可選

數據類型說明符。如果數組非空，則不使用。

ilp64： {真，假，‘preferred’}，可選

是否返回 ILP64 例程變體。選擇 ‘preferred’ 返回 ILP64 例程(如果可用)，否則返回 32 位例程。默認值：假

返回 ：：

funcs： 列表

包含找到的函數的列表。

注意：

該例程自動在 Fortran/C 接口之間進行選擇。 Fortran 代碼盡可能用於具有列主順序的數組。在所有其他情況下，首選 C 代碼。

在LAPACK中，命名約定是所有函數都以類型前綴開頭，這取決於主矩陣的類型。這些可以分別是 NumPy 類型 {float32、float64、complex64、complex128} 的 {‘s’, ‘d’, ‘c’, ‘z’} 之一，並存儲在返回函數的屬性 typecode 中。

例子：

假設我們想使用“?lange”例程來計算數組的選定範數。我們傳遞我們的數組以獲得正確的‘lange’ 風味。

>>> 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'

幾個 LAPACK 例程在其內部 WORK 數組具有最佳大小時效果最佳(大到足以進行快速計算，小到足以避免內存浪費)。此大小還由對函數的專用查詢確定，該函數通常包裝為獨立函數，通常表示為 ###_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))