scipy.linalg.

get_lapack_funcs#

scipy.linalg.get_lapack_funcs(names, arrays=(), dtype=None, ilp64=False)[源代码][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:
名称str 或 str 序列

没有类型前缀的 LAPACK 函数名称。

数组ndarrays 序列，可选

可以提供数组来确定LAPACK例程的最佳前缀。如果没有提供，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’ 将返回可用的 ILP64 例程，否则返回 32 位例程。默认值：False

返回:
函数列表

包含找到的函数列表。

注释

此例程自动在 Fortran/C 接口之间进行选择。在可能的情况下，对于列主序的数组，使用 Fortran 代码。在所有其他情况下，优先使用 C 代码。

在 LAPACK 中，命名约定是所有函数都以一个类型前缀开头，这取决于主矩阵的类型。这些前缀可以是 {‘s’, ‘d’, ‘c’, ‘z’} 之一，分别对应 NumPy 类型 {float32, float64, complex64, complex128}，并且存储在返回函数的 typecode 属性中。

示例

假设我们想使用 ‘?lange’ 例程，该例程计算数组的选择范数。我们将数组传递给它以获得正确的 ‘lange’ 版本。

>>> 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'

几个 LAPACK 例程在其内部 WORK 数组具有最佳大小时效果最佳（足够大以实现快速计算，同时足够小以避免内存浪费）。此大小也由对函数的专用查询确定，该查询通常被封装为独立函数，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))
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