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Susan Sarandon

Dec 30, 2024 am 10:05 AM

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# Define arrays:
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# Perform operation:
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// Individually import desired functionality:
import FancyArray from '@stdlib/ndarray-fancy';
import daxpy from '@stdlib/blas-daxpy';

// Define ndarray meta data:
const shape = [4, 4, 4];
const strides = [...];
const offset = 0;

// Define arrays using a "lower-level" fancy array constructor:
const x = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');
const y = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');

// Perform operation:
daxpy(5.0, x['::2,:,:'], y['::2,:,:']);

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# Import all of NumPy:
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# Define arrays:
x = np.asarray(...)
y = np.asarray(...)

# Perform operation:
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// Individually import desired functionality:
import FancyArray from '@stdlib/ndarray-fancy';
import daxpy from '@stdlib/blas-daxpy';

// Define ndarray meta data:
const shape = [4, 4, 4];
const strides = [...];
const offset = 0;

// Define arrays using a "lower-level" fancy array constructor:
const x = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');
const y = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');

// Perform operation:
daxpy(5.0, x['::2,:,:'], y['::2,:,:']);

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void c_daxpy(const int N, const double alpha, const double *X, const int strideX, double *Y, const int strideY) {
    int ix;
    int iy;
    int i;
    if (N <= 0) {
        return;
    }
    if (alpha == 0.0) {
        return;
    }
    if (strideX < 0) {
        ix = (1-N) * strideX;
    } else {
        ix = 0;
    }
    if (strideY < 0) {
        iy = (1-N) * strideY;
    } else {
        iy = 0;
    }
    for (i = 0; i < N; i++) {
        Y[iy] += alpha * X[ix];
        ix += strideX;
        iy += strideY;
    }
    return;
}

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const binary = new UintArray([...]);

const mod = new WebAssembly.Module(binary);

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// Initialize 10 pages of memory and allow growth to 100 pages:
const mem = new WebAssembly.Memory({
    'initial': 10,  // 640KiB, where each page is 64KiB
    'maximum': 100  // 6.4MiB
});

// Create a new module instance:
const instance = new WebAssembly.Instance(mod, {
    'env': {
        'memory': mem
    }
});

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// External data:
const xdata = new Float64Array([...]);
const ydata = new Float64Array([...]);

// Specify a vector length:
const N = 5;

// Specify vector strides (in units of elements):
const strideX = 2;
const strideY = 4;

// Define pointers (i.e., byte offsets) for storing two vectors:
const xptr = 0;
const yptr = N * 8; // 8 bytes per double

// Create a DataView over module memory:
const view = new DataView(mem.buffer);

// Resolve the first indexed elements in both `xdata` and `ydata`:
let offsetX = 0;
if (strideX < 0) {
    offsetX = (1-N) * strideX;
}
let offsetY = 0;
if (strideY < 0) {
    offsetY = (1-N) * strideY;
}

// Write data to the memory instance:
for (let i = 0; i < N; i++) {
    view.setFloat64(xptr+(i*8), xdata[offsetX+(i*strideX)], true);
    view.setFloat64(yptr+(i*8), ydata[offsetY+(i*strideY)], true);
}

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LAPACK in your web browser

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# Import all of NumPy:
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# Define arrays:
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# Import all of NumPy:
import numpy as np

# Define arrays:
x = np.asarray(...)
y = np.asarray(...)

# Perform operation:
y[::2,:,:] += 5.0 * x[::2,:,:]

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// Individually import desired functionality:
import FancyArray from '@stdlib/ndarray-fancy';
import daxpy from '@stdlib/blas-daxpy';

// Define ndarray meta data:
const shape = [4, 4, 4];
const strides = [...];
const offset = 0;

// Define arrays using a "lower-level" fancy array constructor:
const x = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');
const y = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');

// Perform operation:
daxpy(5.0, x['::2,:,:'], y['::2,:,:']);

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# Import all of NumPy:
import numpy as np

# Define arrays:
x = np.asarray(...)
y = np.asarray(...)

# Perform operation:
y[::2,:,:] += 5.0 * x[::2,:,:]

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npm install @stdlib/ndarray-fancy @stdlib/blas-daxpy

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// Individually import desired functionality:
import FancyArray from '@stdlib/ndarray-fancy';
import daxpy from '@stdlib/blas-daxpy';

// Define ndarray meta data:
const shape = [4, 4, 4];
const strides = [...];
const offset = 0;

// Define arrays using a "lower-level" fancy array constructor:
const x = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');
const y = new FancyArray('float64', [...], shape, strides, offset, 'row-major');

// Perform operation:
daxpy(5.0, x['::2,:,:'], y['::2,:,:']);

C?? Fortran ???? ?????? ???? ?? ?? LAPACK? Fortran ??? ???? ? ? ? ?? ?? ? ?? ?? ??? ?? ??? ???? LAPACKE?? 2?? C ?????? ?????. dlaswp? ?? ?? ?????? ?? ?? ??? ?????.

void c_daxpy(const int N, const double alpha, const double *X, const int strideX, double *Y, const int strideY) {
    int ix;
    int iy;
    int i;
    if (N <= 0) {
        return;
    }
    if (alpha == 0.0) {
        return;
    }
    if (strideX < 0) {
        ix = (1-N) * strideX;
    } else {
        ix = 0;
    }
    if (strideY < 0) {
        iy = (1-N) * strideY;
    } else {
        iy = 0;
    }
    for (i = 0; i < N; i++) {
        Y[iy] += alpha * X[ix];
        ix += strideX;
        iy += strideY;
    }
    return;
}

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const binary = new UintArray([...]);

const mod = new WebAssembly.Module(binary);

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pip install numpy

??? stdlib? ??? ??? ? ????? API ??? ???? ??? ??? ??? ??? ? ?? ?? ??? ?? ??? ??? ???? ??? ??? ??? ??????.

# Import all of NumPy:
import numpy as np

# Define arrays:
x = np.asarray(...)
y = np.asarray(...)

# Perform operation:
y[::2,:,:] += 5.0 * x[::2,:,:]

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