我正在嘗試在 Go 中為 gonum 密集向量實現(xiàn)我自己的絕對函數(shù)。我在想是否有比先平方再平方根更好的方法來獲取數(shù)組的絕對值？我的主要問題是我必須在這些向量上實現(xiàn)我自己的元素明智的牛頓平方根函數(shù)，并且在實現(xiàn)速度和準(zhǔn)確性之間存在平衡。如果我能避免使用這個平方根函數(shù)，我會很高興。
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溫溫醬
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NumPy 源代碼可能很難瀏覽，因為它具有適用于多種數(shù)據(jù)類型的多種功能。您可以在文件中找到絕對值函數(shù)的 C 級源代碼scalarmath.c.src。該文件實際上是一個帶有函數(shù)定義的模板，構(gòu)建系統(tǒng)稍后會為多種數(shù)據(jù)類型復(fù)制這些函數(shù)定義。請注意，每個函數(shù)都是為數(shù)組的每個元素運行的“內(nèi)核”（循環(huán)遍歷數(shù)組是在其他地方完成的）。這些函數(shù)總是被稱為<name of the type>_ctype_absolute，其中<name of the type>是它適用的數(shù)據(jù)類型并且通常是模板化的。讓我們通過它們。
/**begin repeat
?* #name = ubyte, ushort, uint, ulong, ulonglong#
?*/
#define @name@_ctype_absolute @name@_ctype_positive
/**end repeat**/
這個是針對無符號類型的。在這種情況下，絕對值與 相同np.positive，它只是復(fù)制值而不做任何事情（如果你有一個數(shù)組a并且你這樣做，它就是你得到的+a）。
/**begin repeat
?* #name = byte, short, int, long, longlong#
?* #type = npy_byte, npy_short, npy_int, npy_long, npy_longlong#
?*/
static void
@name@_ctype_absolute(@type@ a, @type@ *out)
{
? ? *out = (a < 0 ? -a : a);
}
/**end repeat**/
這個用于有符號整數(shù)。非常簡單。
/**begin repeat
?* #name = float, double, longdouble#
?* #type = npy_float, npy_double, npy_longdouble#
?* #c = f,,l#
?*/
static void
@name@_ctype_absolute(@type@ a, @type@ *out)
{
? ? *out = npy_fabs@c@(a);
}
/**end repeat**/
這適用于浮點值。這里npy_fabsf,npy_fabs和npy_fabsl函數(shù)被使用。這些在 中聲明npy_math.h，但通過模板化的 C 代碼在 中定義npy_math_internal.h.src，本質(zhì)上調(diào)用C/C99 對應(yīng)項（除非 C99 不可用，在這種情況下fabsf并fabsl用 模擬fabs）。您可能認(rèn)為前面的代碼應(yīng)該也適用于浮點類型，但實際上這些更復(fù)雜，因為它們有 NaN、無窮大或帶符號的零之類的東西，所以最好使用處理所有問題的標(biāo)準(zhǔn) C 函數(shù)可靠地。
static void
half_ctype_absolute(npy_half a, npy_half *out)
{
? ? *out = a&0x7fffu;
}
這實際上不是模板化的，它是半精度浮點值的絕對值函數(shù)。原來你可以通過按位運算（將第一位設(shè)置為 0）來更改符號，因為半精度比其他浮點類型更簡單（如果更有限）（對于那些通常是相同的，但有特殊情況).
/**begin repeat
?* #name = cfloat, cdouble, clongdouble#
?* #type = npy_cfloat, npy_cdouble, npy_clongdouble#
?* #rtype = npy_float, npy_double, npy_longdouble#
?* #c = f,,l#
?*/
static void
@name@_ctype_absolute(@type@ a, @rtype@ *out)
{
? ? *out = npy_cabs@c@(a);
}
/**end repeat**/
最后一個用于復(fù)雜類型。這些使用npy_cabsf和npycabs函數(shù)npy_cabsl，再次在中聲明，但在本例中使用C99 函數(shù)npy_math.h進(jìn)行模板實現(xiàn)（除非該函數(shù)不可用，在這種情況下，它是用模擬的）。npy_math_complex.c.srcnp.hypot
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