Array

extension Array: MutableCollectionAlgorithms
extension Array: KeyPathIterable
extension Array: Differentiable where Element: Differentiable
extension Array: EuclideanDifferentiable
where Element: EuclideanDifferentiable
extension Array where Element: Differentiable
extension Array : ConvertibleFromNumpyArray
where Element : NumpyScalarCompatible
public extension Array where Element : NumpyScalarCompatible
extension Array : PythonConvertible where Element : PythonConvertible
extension Array : ConvertibleFromPython where Element : ConvertibleFromPython
extension Array: ElementaryFunctions where Element: ElementaryFunctions
extension Array: TensorArrayProtocol where Element: TensorGroup
-
extension Array where Element == UInt8
extension Array where Element == Bool
extension Array where Element == Int64
extension Array where Element == XLATensor
extension Array where Element: AnyTensor
extension Array where Element == PaddingConfigDimension
Disponibile dove "Elemento": "Differenziabile".
Disponibile dove "Elemento": "EuclideanDifferentiable".
Disponibile dove "Elemento": "Differenziabile".
  • Dichiarazione

    @derivative
    init(repeating: count)
  • Dichiarazione

    @differentiable(wrt: self)
    public func differentiableMap<Result: Differentiable>(
      _ body: @differentiable (Element) -> Result
    ) -> [Result]
  • Dichiarazione

    @differentiable(wrt: (self, initialResult)
    public func differentiableReduce<Result: Differentiable>(
      _ initialResult: Result,
      _ nextPartialResult: @differentiable (Result, Element) -> Result
    ) -> Result
Disponibile dove "Element": "NumpyScalarCompatible".
  • Crea un Array con la stessa forma e gli stessi scalari dell'istanza numpy.ndarray specificata.

    Precondizione

    Il pacchetto numpy Python deve essere installato.

    Dichiarazione

    public init?(numpy numpyArray: PythonObject)

    Parametri

    numpyArray

    L'istanza numpy.ndarray da convertire.

    Valore di ritorno

    numpyArray convertito in un Array . Restituisce nil se numpyArray non è 1-D o non ha un dtype scalare compatibile.

  • Crea un'istanza numpy.ndarray 1-D con gli stessi scalari di questo Array .

    Precondizione

    Il pacchetto numpy Python deve essere installato.

    Dichiarazione

    func makeNumpyArray() -> PythonObject
Disponibile dove `Element` : `PythonConvertible`
Disponibile dove `Element` : `ConvertibleFromPython`
Disponibile dove "Elemento": "ElementaryFunctions".
  • La radice quadrata di x .

    Per i tipi reali, se x è negativo il risultato è .nan . Per i tipi complessi è previsto un ramo tagliato sull'asse reale negativo.

    Dichiarazione

    public static func sqrt(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il coseno di x , interpretato come un angolo in radianti.

    Dichiarazione

    public static func cos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il seno di x , interpretato come un angolo in radianti.

    Dichiarazione

    public static func sin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • La tangente di x , interpretata come un angolo in radianti.

    Dichiarazione

    public static func tan(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • L'inverso del coseno di x in radianti.

    Dichiarazione

    public static func acos(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il seno inverso di x in radianti.

    Dichiarazione

    public static func asin(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • La tangente inversa di x in radianti.

    Dichiarazione

    public static func atan(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il coseno iperbolico di x .

    Dichiarazione

    public static func cosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il seno iperbolico di x .

    Dichiarazione

    public static func sinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • La tangente iperbolica di x .

    Dichiarazione

    public static func tanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il coseno iperbolico inverso di x .

    Dichiarazione

    public static func acosh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il seno iperbolico inverso di x .

    Dichiarazione

    public static func asinh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • La tangente iperbolica inversa di x .

    Dichiarazione

    public static func atanh(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • La funzione esponenziale applicata a x o e**x .

    Dichiarazione

    public static func exp(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Due elevati x .

    Dichiarazione

    public static func exp2(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Dieci elevati x .

    Dichiarazione

    public static func exp10(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • exp(x) - 1 valutato in modo da preservare la precisione prossima allo zero.

    Dichiarazione

    public static func expm1(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il logaritmo naturale di x .

    Dichiarazione

    public static func log(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il logaritmo in base due di x .

    Dichiarazione

    public static func log2(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • Il logaritmo in base dieci di x .

    Dichiarazione

    public static func log10(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • log(1 + x) valutato in modo da preservare la precisione prossima allo zero.

    Dichiarazione

    public static func log1p(_ x: `Self`) -> Array<Element>
  • exp(y log(x)) calcolato senza perdita di precisione intermedia.

    Per i tipi reali, se x è negativo il risultato è NaN, anche se y ha valore intero. Per i tipi complessi è previsto un taglio del ramo sull'asse reale negativo.

    Dichiarazione

    public static func pow(_ x: `Self`, _ y: `Self`) -> Array<Element>
  • x elevato n potenza.

    Il prodotto di n copie di x .

    Dichiarazione

    public static func pow(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>
  • L' n radice di x .

    Per i tipi reali, se x è negativo n è pari, il risultato è NaN. Per i tipi complessi, c'è un ramo tagliato lungo l'asse reale negativo.

    Dichiarazione

    public static func root(_ x: `Self`, _ n: Int) -> Array<Element>
Disponibile dove "Elemento": "TensorGroup".
  • Dichiarazione

    public init(_owning tensorHandles: UnsafePointer<CTensorHandle>?, count: Int)
  • Dichiarazione

    public init<C: RandomAccessCollection>(
      _handles: C
    ) where C.Element: _AnyTensorHandle
Disponibile dove `Element` == `UInt8`
  • Nota

    L'hash SHA1 è lungo solo 20 byte e quindi solo i primi 20 byte del SIMD32<UInt8> restituito sono diversi da zero.

    Dichiarazione

    func sha1() -> SIMD32<UInt8>
  • Dichiarazione

    func sha512() -> SIMD64<UInt8>
Disponibile dove `Element` == `Bool`
  • Calcola a || b elementare, come se stessimo mettendo insieme due maschere.

    Dichiarazione

    public func mergingMask(with other: [Bool]) -> [Bool]
Disponibile dove `Element` == `Int64`
  • Dichiarazione

    func withArrayRef<Result>(_ body: (Int64ArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result
Disponibile dove `Element` == `XLATensor`
  • Dichiarazione

    func withArrayRef<Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows -> Result
Disponibile dove "Elemento": "AnyTensor".
  • Dichiarazione

    func withArrayRef<T, Result>(_ body: (OpaqueXLATensorArrayRef) throws -> Result) rethrows
      -> Result
    where Element == Tensor<T>
Disponibile dove `Element` == `PaddingConfigDimension`
  • Dichiarazione

    func withArrayRef<Result>(_ body: (inout PaddingConfig) -> Result) -> Result