core/ndstrides: implement general ndarray indexing
`...`, `none` are now also supported.
This commit is contained in:
parent
ea95ab6d45
commit
845b58e82d
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@ -3,6 +3,7 @@
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#include <irrt/math_util.hpp>
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#include <irrt/math_util.hpp>
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#include <irrt/ndarray/basic.hpp>
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#include <irrt/ndarray/basic.hpp>
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#include <irrt/ndarray/def.hpp>
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#include <irrt/ndarray/def.hpp>
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#include <irrt/ndarray/indexing.hpp>
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#include <irrt/ndarray/iter.hpp>
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#include <irrt/ndarray/iter.hpp>
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#include <irrt/original.hpp>
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#include <irrt/original.hpp>
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#include <irrt/slice.hpp>
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#include <irrt/slice.hpp>
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@ -0,0 +1,246 @@
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#pragma once
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#include <irrt/exception.hpp>
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#include <irrt/int_types.hpp>
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#include <irrt/ndarray/basic.hpp>
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#include <irrt/ndarray/def.hpp>
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#include <irrt/slice.hpp>
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namespace
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{
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typedef uint8_t NDIndexType;
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/**
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* @brief A single element index
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*
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* `data` points to a `SliceIndex`.
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*/
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const NDIndexType ND_INDEX_TYPE_SINGLE_ELEMENT = 0;
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/**
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* @brief A slice index
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*
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* `data` points to a `Slice` (NOT a `ResolvedSlice`).
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*/
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const NDIndexType ND_INDEX_TYPE_SLICE = 1;
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/**
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* @brief `np.newaxis` / `None`
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*
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* `data` is unused.
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*/
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const NDIndexType ND_INDEX_TYPE_NEWAXIS = 2;
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/**
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* @brief `Ellipsis` / `...`
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*
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* `data` is unused.
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*/
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const NDIndexType ND_INDEX_TYPE_ELLIPSIS = 3;
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/**
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* @brief An index used in ndarray indexing
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*/
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struct NDIndex
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{
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/**
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* @brief Enum tag to specify the type of index.
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*
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* Please see comments of each enum constant.
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*/
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NDIndexType type;
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/**
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* @brief The accompanying data associated with `type`.
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*
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* Please see comments of each enum constant.
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*/
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uint8_t *data;
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};
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} // namespace
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namespace
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||||||
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{
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||||||
|
namespace ndarray
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{
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||||||
|
namespace indexing
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||||||
|
{
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||||||
|
/**
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* @brief Perform ndarray "basic indexing" (https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html#basic-indexing)
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*
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* This is function very similar to performing `dst_ndarray = src_ndarray[indices]` in Python (where the variables
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* can all be found in the parameter of this function).
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*
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* In other words, this function takes in an ndarray (`src_ndarray`), index it with `indices`, and return the
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* indexed array (by writing the result to `dst_ndarray`).
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*
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* This function also does proper assertions on `indices`.
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*
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* # Notes on `dst_ndarray`
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* The caller is responsible for allocating space for the resulting ndarray.
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* Here is what this function expects from `dst_ndarray` when called:
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* - `dst_ndarray->data` does not have to be initialized.
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* - `dst_ndarray->itemsize` does not have to be initialized.
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* - `dst_ndarray->ndims` must be initialized, and it must be equal to the expected `ndims` of the `dst_ndarray` after
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* indexing `src_ndarray` with `indices`.
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* - `dst_ndarray->shape` must be allocated, through it can contain uninitialized values.
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* - `dst_ndarray->strides` must be allocated, through it can contain uninitialized values.
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* When this function call ends:
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* - `dst_ndarray->data` is set to `src_ndarray->data` (`dst_ndarray` is just a view to `src_ndarray`)
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* - `dst_ndarray->itemsize` is set to `src_ndarray->itemsize`
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|
* - `dst_ndarray->ndims` is unchanged.
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* - `dst_ndarray->shape` is updated according to how `src_ndarray` is indexed.
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* - `dst_ndarray->strides` is updated accordingly by how ndarray indexing works.
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*
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* @param indices indices to index `src_ndarray`, ordered in the same way you would write them in Python.
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* @param src_ndarray The NDArray to be indexed.
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* @param dst_ndarray The resulting NDArray after indexing. Further details in the comments above,
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*/
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template <typename SizeT>
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void index(SizeT num_indices, const NDIndex *indices, const NDArray<SizeT> *src_ndarray, NDArray<SizeT> *dst_ndarray)
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{
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// Validate `indices`.
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// Expected value of `dst_ndarray->ndims`.
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SizeT expected_dst_ndims = src_ndarray->ndims;
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// To check for "too many indices for array: array is ?-dimensional, but ? were indexed"
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SizeT num_indexed = 0;
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// There may be ellipsis `...` in `indices`. There can only be 0 or 1 ellipsis.
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SizeT num_ellipsis = 0;
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for (SizeT i = 0; i < num_indices; i++)
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{
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if (indices[i].type == ND_INDEX_TYPE_SINGLE_ELEMENT)
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{
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expected_dst_ndims--;
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num_indexed++;
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}
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else if (indices[i].type == ND_INDEX_TYPE_SLICE)
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{
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||||||
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num_indexed++;
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||||||
|
}
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||||||
|
else if (indices[i].type == ND_INDEX_TYPE_NEWAXIS)
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||||||
|
{
|
||||||
|
expected_dst_ndims++;
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||||||
|
}
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||||||
|
else if (indices[i].type == ND_INDEX_TYPE_ELLIPSIS)
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||||||
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{
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||||||
|
num_ellipsis++;
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||||||
|
if (num_ellipsis > 1)
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||||||
|
{
|
||||||
|
raise_exception(SizeT, EXN_INDEX_ERROR, "an index can only have a single ellipsis ('...')", NO_PARAM,
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|
NO_PARAM, NO_PARAM);
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}
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||||||
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}
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||||||
|
else
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||||||
|
{
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||||||
|
__builtin_unreachable();
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
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||||||
|
debug_assert_eq(SizeT, expected_dst_ndims, dst_ndarray->ndims);
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|
if (src_ndarray->ndims - num_indexed < 0)
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{
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||||||
|
raise_exception(SizeT, EXN_INDEX_ERROR,
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||||||
|
"too many indices for array: array is {0}-dimensional, "
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|
"but {1} were indexed",
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|
src_ndarray->ndims, num_indices, NO_PARAM);
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||||||
|
}
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dst_ndarray->data = src_ndarray->data;
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||||||
|
dst_ndarray->itemsize = src_ndarray->itemsize;
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|
// Reference code: https://github.com/wadetb/tinynumpy/blob/0d23d22e07062ffab2afa287374c7b366eebdda1/tinynumpy/tinynumpy.py#L652
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||||||
|
SizeT src_axis = 0;
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|
SizeT dst_axis = 0;
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for (SliceIndex i = 0; i < num_indices; i++)
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{
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||||||
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const NDIndex *index = &indices[i];
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||||||
|
if (index->type == ND_INDEX_TYPE_SINGLE_ELEMENT)
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||||||
|
{
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||||||
|
SliceIndex input = *((SliceIndex *)index->data);
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|
SliceIndex k = slice::resolve_index_in_length(src_ndarray->shape[src_axis], input);
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||||||
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if (k == slice::OUT_OF_BOUNDS)
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||||||
|
{
|
||||||
|
raise_exception(SizeT, EXN_INDEX_ERROR,
|
||||||
|
"index {0} is out of bounds for axis {1} "
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||||||
|
"with size {2}",
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||||||
|
input, src_axis, src_ndarray->shape[src_axis]);
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|
}
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||||||
|
dst_ndarray->data += k * src_ndarray->strides[src_axis];
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||||||
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||||||
|
src_axis++;
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||||||
|
}
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||||||
|
else if (index->type == ND_INDEX_TYPE_SLICE)
|
||||||
|
{
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||||||
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Slice *input = (Slice *)index->data;
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||||||
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ResolvedSlice slice = input->indices_checked<SizeT>(src_ndarray->shape[src_axis]);
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||||||
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dst_ndarray->data += (SizeT)slice.start * src_ndarray->strides[src_axis];
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||||||
|
dst_ndarray->strides[dst_axis] = ((SizeT)slice.step) * src_ndarray->strides[src_axis];
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||||||
|
dst_ndarray->shape[dst_axis] = (SizeT)slice.len();
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|
||||||
|
dst_axis++;
|
||||||
|
src_axis++;
|
||||||
|
}
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||||||
|
else if (index->type == ND_INDEX_TYPE_NEWAXIS)
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||||||
|
{
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||||||
|
dst_ndarray->strides[dst_axis] = 0;
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||||||
|
dst_ndarray->shape[dst_axis] = 1;
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||||||
|
|
||||||
|
dst_axis++;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (index->type == ND_INDEX_TYPE_ELLIPSIS)
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||||||
|
{
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||||||
|
// The number of ':' entries this '...' implies.
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||||||
|
SizeT ellipsis_size = src_ndarray->ndims - num_indexed;
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||||||
|
for (SizeT j = 0; j < ellipsis_size; j++)
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||||||
|
{
|
||||||
|
dst_ndarray->strides[dst_axis] = src_ndarray->strides[src_axis];
|
||||||
|
dst_ndarray->shape[dst_axis] = src_ndarray->shape[src_axis];
|
||||||
|
|
||||||
|
dst_axis++;
|
||||||
|
src_axis++;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
__builtin_unreachable();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
for (; dst_axis < dst_ndarray->ndims; dst_axis++, src_axis++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
dst_ndarray->shape[dst_axis] = src_ndarray->shape[src_axis];
|
||||||
|
dst_ndarray->strides[dst_axis] = src_ndarray->strides[src_axis];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
debug_assert_eq(SizeT, src_ndarray->ndims, src_axis);
|
||||||
|
debug_assert_eq(SizeT, dst_ndarray->ndims, dst_axis);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
} // namespace indexing
|
||||||
|
} // namespace ndarray
|
||||||
|
} // namespace
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|
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||||||
|
extern "C"
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||||||
|
{
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||||||
|
using namespace ndarray::indexing;
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||||||
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||||||
|
void __nac3_ndarray_index(int32_t num_indices, NDIndex *indices, NDArray<int32_t> *src_ndarray,
|
||||||
|
NDArray<int32_t> *dst_ndarray)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
index(num_indices, indices, src_ndarray, dst_ndarray);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
void __nac3_ndarray_index64(int64_t num_indices, NDIndex *indices, NDArray<int64_t> *src_ndarray,
|
||||||
|
NDArray<int64_t> *dst_ndarray)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
index(num_indices, indices, src_ndarray, dst_ndarray);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@ use crate::{
|
||||||
codegen::{
|
codegen::{
|
||||||
classes::{
|
classes::{
|
||||||
ArrayLikeIndexer, ArrayLikeValue, ListType, ListValue, NDArrayValue, ProxyType,
|
ArrayLikeIndexer, ArrayLikeValue, ListType, ListValue, NDArrayValue, ProxyType,
|
||||||
ProxyValue, RangeValue, TypedArrayLikeAccessor, UntypedArrayLikeAccessor,
|
ProxyValue, RangeValue, UntypedArrayLikeAccessor,
|
||||||
},
|
},
|
||||||
concrete_type::{ConcreteFuncArg, ConcreteTypeEnum, ConcreteTypeStore},
|
concrete_type::{ConcreteFuncArg, ConcreteTypeEnum, ConcreteTypeStore},
|
||||||
gen_in_range_check, get_llvm_abi_type, get_llvm_type, get_va_count_arg_name,
|
gen_in_range_check, get_llvm_abi_type, get_llvm_type, get_va_count_arg_name,
|
||||||
|
|
@ -19,11 +19,7 @@ use crate::{
|
||||||
CodeGenContext, CodeGenTask, CodeGenerator,
|
CodeGenContext, CodeGenTask, CodeGenerator,
|
||||||
},
|
},
|
||||||
symbol_resolver::{SymbolValue, ValueEnum},
|
symbol_resolver::{SymbolValue, ValueEnum},
|
||||||
toplevel::{
|
toplevel::{helper::PrimDef, numpy::unpack_ndarray_var_tys, DefinitionId, TopLevelDef},
|
||||||
helper::PrimDef,
|
|
||||||
numpy::{make_ndarray_ty, unpack_ndarray_var_tys},
|
|
||||||
DefinitionId, TopLevelDef,
|
|
||||||
},
|
|
||||||
typecheck::{
|
typecheck::{
|
||||||
magic_methods::{Binop, BinopVariant, HasOpInfo},
|
magic_methods::{Binop, BinopVariant, HasOpInfo},
|
||||||
typedef::{FunSignature, FuncArg, Type, TypeEnum, TypeVarId, Unifier, VarMap},
|
typedef::{FunSignature, FuncArg, Type, TypeEnum, TypeVarId, Unifier, VarMap},
|
||||||
|
|
@ -43,6 +39,14 @@ use nac3parser::ast::{
|
||||||
use std::iter::{repeat, repeat_with};
|
use std::iter::{repeat, repeat_with};
|
||||||
use std::{collections::HashMap, convert::TryInto, iter::once, iter::zip};
|
use std::{collections::HashMap, convert::TryInto, iter::once, iter::zip};
|
||||||
|
|
||||||
|
use super::{
|
||||||
|
model::*,
|
||||||
|
object::{
|
||||||
|
any::AnyObject,
|
||||||
|
ndarray::{indexing::util::gen_ndarray_subscript_ndindices, NDArrayObject},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
pub fn get_subst_key(
|
pub fn get_subst_key(
|
||||||
unifier: &mut Unifier,
|
unifier: &mut Unifier,
|
||||||
obj: Option<Type>,
|
obj: Option<Type>,
|
||||||
|
|
@ -2266,338 +2270,6 @@ pub fn gen_cmpop_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
)
|
)
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/// Generates code for a subscript expression on an `ndarray`.
|
|
||||||
///
|
|
||||||
/// * `ty` - The `Type` of the `NDArray` elements.
|
|
||||||
/// * `ndims` - The `Type` of the `NDArray` number-of-dimensions `Literal`.
|
|
||||||
/// * `v` - The `NDArray` value.
|
|
||||||
/// * `slice` - The slice expression used to subscript into the `ndarray`.
|
|
||||||
fn gen_ndarray_subscript_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
|
||||||
generator: &mut G,
|
|
||||||
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
|
||||||
ty: Type,
|
|
||||||
ndims: Type,
|
|
||||||
v: NDArrayValue<'ctx>,
|
|
||||||
slice: &Expr<Option<Type>>,
|
|
||||||
) -> Result<Option<ValueEnum<'ctx>>, String> {
|
|
||||||
let llvm_i1 = ctx.ctx.bool_type();
|
|
||||||
let llvm_i32 = ctx.ctx.i32_type();
|
|
||||||
let llvm_usize = generator.get_size_type(ctx.ctx);
|
|
||||||
|
|
||||||
let TypeEnum::TLiteral { values, .. } = &*ctx.unifier.get_ty_immutable(ndims) else {
|
|
||||||
unreachable!()
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let ndims = values
|
|
||||||
.iter()
|
|
||||||
.map(|ndim| u64::try_from(ndim.clone()).map_err(|()| ndim.clone()))
|
|
||||||
.collect::<Result<Vec<_>, _>>()
|
|
||||||
.map_err(|val| {
|
|
||||||
format!(
|
|
||||||
"Expected non-negative literal for ndarray.ndims, got {}",
|
|
||||||
i128::try_from(val).unwrap()
|
|
||||||
)
|
|
||||||
})?;
|
|
||||||
|
|
||||||
assert!(!ndims.is_empty());
|
|
||||||
|
|
||||||
// The number of dimensions subscripted by the index expression.
|
|
||||||
// Slicing a ndarray will yield the same number of dimensions, whereas indexing into a
|
|
||||||
// dimension will remove a dimension.
|
|
||||||
let subscripted_dims = match &slice.node {
|
|
||||||
ExprKind::Tuple { elts, .. } => elts.iter().fold(0, |acc, value_subexpr| {
|
|
||||||
if let ExprKind::Slice { .. } = &value_subexpr.node {
|
|
||||||
acc
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
acc + 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}),
|
|
||||||
|
|
||||||
ExprKind::Slice { .. } => 0,
|
|
||||||
_ => 1,
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let ndarray_ndims_ty = ctx.unifier.get_fresh_literal(
|
|
||||||
ndims.iter().map(|v| SymbolValue::U64(v - subscripted_dims)).collect(),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
let ndarray_ty =
|
|
||||||
make_ndarray_ty(&mut ctx.unifier, &ctx.primitives, Some(ty), Some(ndarray_ndims_ty));
|
|
||||||
let llvm_pndarray_t = ctx.get_llvm_type(generator, ndarray_ty).into_pointer_type();
|
|
||||||
let llvm_ndarray_t = llvm_pndarray_t.get_element_type().into_struct_type();
|
|
||||||
let llvm_ndarray_data_t = ctx.get_llvm_type(generator, ty).as_basic_type_enum();
|
|
||||||
let sizeof_elem = llvm_ndarray_data_t.size_of().unwrap();
|
|
||||||
|
|
||||||
// Check that len is non-zero
|
|
||||||
let len = v.load_ndims(ctx);
|
|
||||||
ctx.make_assert(
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
ctx.builder.build_int_compare(IntPredicate::SGT, len, llvm_usize.const_zero(), "").unwrap(),
|
|
||||||
"0:IndexError",
|
|
||||||
"too many indices for array: array is {0}-dimensional but 1 were indexed",
|
|
||||||
[Some(len), None, None],
|
|
||||||
slice.location,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
// Normalizes a possibly-negative index to its corresponding positive index
|
|
||||||
let normalize_index = |generator: &mut G,
|
|
||||||
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
|
||||||
index: IntValue<'ctx>,
|
|
||||||
dim: u64| {
|
|
||||||
gen_if_else_expr_callback(
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
|_, ctx| {
|
|
||||||
Ok(ctx
|
|
||||||
.builder
|
|
||||||
.build_int_compare(IntPredicate::SGE, index, index.get_type().const_zero(), "")
|
|
||||||
.unwrap())
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|_, _| Ok(Some(index)),
|
|
||||||
|generator, ctx| {
|
|
||||||
let llvm_i32 = ctx.ctx.i32_type();
|
|
||||||
|
|
||||||
let len = unsafe {
|
|
||||||
v.dim_sizes().get_typed_unchecked(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
&llvm_usize.const_int(dim, true),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let index = ctx
|
|
||||||
.builder
|
|
||||||
.build_int_add(
|
|
||||||
len,
|
|
||||||
ctx.builder.build_int_s_extend(index, llvm_usize, "").unwrap(),
|
|
||||||
"",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
.unwrap();
|
|
||||||
|
|
||||||
Ok(Some(ctx.builder.build_int_truncate(index, llvm_i32, "").unwrap()))
|
|
||||||
},
|
|
||||||
)
|
|
||||||
.map(|v| v.map(BasicValueEnum::into_int_value))
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
// Converts a slice expression into a slice-range tuple
|
|
||||||
let expr_to_slice = |generator: &mut G,
|
|
||||||
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
|
||||||
node: &ExprKind<Option<Type>>,
|
|
||||||
dim: u64| {
|
|
||||||
match node {
|
|
||||||
ExprKind::Constant { value: Constant::Int(v), .. } => {
|
|
||||||
let Some(index) =
|
|
||||||
normalize_index(generator, ctx, llvm_i32.const_int(*v as u64, true), dim)?
|
|
||||||
else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
Ok(Some((index, index, llvm_i32.const_int(1, true))))
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
ExprKind::Slice { lower, upper, step } => {
|
|
||||||
let dim_sz = unsafe {
|
|
||||||
v.dim_sizes().get_typed_unchecked(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
&llvm_usize.const_int(dim, false),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
handle_slice_indices(lower, upper, step, ctx, generator, dim_sz)
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
_ => {
|
|
||||||
let Some(index) = generator.gen_expr(ctx, slice)? else { return Ok(None) };
|
|
||||||
let index = index
|
|
||||||
.to_basic_value_enum(ctx, generator, slice.custom.unwrap())?
|
|
||||||
.into_int_value();
|
|
||||||
let Some(index) = normalize_index(generator, ctx, index, dim)? else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
Ok(Some((index, index, llvm_i32.const_int(1, true))))
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let make_indices_arr = |generator: &mut G,
|
|
||||||
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>|
|
|
||||||
-> Result<_, String> {
|
|
||||||
Ok(if let ExprKind::Tuple { elts, .. } = &slice.node {
|
|
||||||
let llvm_int_ty = ctx.get_llvm_type(generator, elts[0].custom.unwrap());
|
|
||||||
let index_addr = generator.gen_array_var_alloc(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
llvm_int_ty,
|
|
||||||
llvm_usize.const_int(elts.len() as u64, false),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)?;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (i, elt) in elts.iter().enumerate() {
|
|
||||||
let Some(index) = generator.gen_expr(ctx, elt)? else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let index = index
|
|
||||||
.to_basic_value_enum(ctx, generator, elt.custom.unwrap())?
|
|
||||||
.into_int_value();
|
|
||||||
let Some(index) = normalize_index(generator, ctx, index, 0)? else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
let store_ptr = unsafe {
|
|
||||||
index_addr.ptr_offset_unchecked(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
&llvm_usize.const_int(i as u64, false),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
};
|
|
||||||
ctx.builder.build_store(store_ptr, index).unwrap();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
Some(index_addr)
|
|
||||||
} else if let Some(index) = generator.gen_expr(ctx, slice)? {
|
|
||||||
let llvm_int_ty = ctx.get_llvm_type(generator, slice.custom.unwrap());
|
|
||||||
let index_addr = generator.gen_array_var_alloc(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
llvm_int_ty,
|
|
||||||
llvm_usize.const_int(1u64, false),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)?;
|
|
||||||
|
|
||||||
let index =
|
|
||||||
index.to_basic_value_enum(ctx, generator, slice.custom.unwrap())?.into_int_value();
|
|
||||||
let Some(index) = normalize_index(generator, ctx, index, 0)? else { return Ok(None) };
|
|
||||||
|
|
||||||
let store_ptr = unsafe {
|
|
||||||
index_addr.ptr_offset_unchecked(ctx, generator, &llvm_usize.const_zero(), None)
|
|
||||||
};
|
|
||||||
ctx.builder.build_store(store_ptr, index).unwrap();
|
|
||||||
|
|
||||||
Some(index_addr)
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
None
|
|
||||||
})
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
Ok(Some(if ndims.len() == 1 && ndims[0] - subscripted_dims == 0 {
|
|
||||||
let Some(index_addr) = make_indices_arr(generator, ctx)? else { return Ok(None) };
|
|
||||||
|
|
||||||
v.data().get(ctx, generator, &index_addr, None).into()
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
match &slice.node {
|
|
||||||
ExprKind::Tuple { elts, .. } => {
|
|
||||||
let slices = elts
|
|
||||||
.iter()
|
|
||||||
.enumerate()
|
|
||||||
.map(|(dim, elt)| expr_to_slice(generator, ctx, &elt.node, dim as u64))
|
|
||||||
.take_while_inclusive(|slice| slice.as_ref().is_ok_and(Option::is_some))
|
|
||||||
.collect::<Result<Vec<_>, _>>()?;
|
|
||||||
if slices.len() < elts.len() {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
let slices = slices.into_iter().map(Option::unwrap).collect_vec();
|
|
||||||
|
|
||||||
numpy::ndarray_sliced_copy(generator, ctx, ty, v, &slices)?.as_base_value().into()
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
ExprKind::Slice { .. } => {
|
|
||||||
let Some(slice) = expr_to_slice(generator, ctx, &slice.node, 0)? else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
numpy::ndarray_sliced_copy(generator, ctx, ty, v, &[slice])?.as_base_value().into()
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
_ => {
|
|
||||||
// Accessing an element from a multi-dimensional `ndarray`
|
|
||||||
|
|
||||||
let Some(index_addr) = make_indices_arr(generator, ctx)? else { return Ok(None) };
|
|
||||||
|
|
||||||
// Create a new array, remove the top dimension from the dimension-size-list, and copy the
|
|
||||||
// elements over
|
|
||||||
let subscripted_ndarray =
|
|
||||||
generator.gen_var_alloc(ctx, llvm_ndarray_t.into(), None)?;
|
|
||||||
let ndarray = NDArrayValue::from_ptr_val(subscripted_ndarray, llvm_usize, None);
|
|
||||||
|
|
||||||
let num_dims = v.load_ndims(ctx);
|
|
||||||
ndarray.store_ndims(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
ctx.builder
|
|
||||||
.build_int_sub(num_dims, llvm_usize.const_int(1, false), "")
|
|
||||||
.unwrap(),
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
let ndarray_num_dims = ndarray.load_ndims(ctx);
|
|
||||||
ndarray.create_dim_sizes(ctx, llvm_usize, ndarray_num_dims);
|
|
||||||
|
|
||||||
let ndarray_num_dims = ctx
|
|
||||||
.builder
|
|
||||||
.build_int_z_extend_or_bit_cast(
|
|
||||||
ndarray.load_ndims(ctx),
|
|
||||||
llvm_usize.size_of().get_type(),
|
|
||||||
"",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
.unwrap();
|
|
||||||
let v_dims_src_ptr = unsafe {
|
|
||||||
v.dim_sizes().ptr_offset_unchecked(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
&llvm_usize.const_int(1, false),
|
|
||||||
None,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
};
|
|
||||||
call_memcpy_generic(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
ndarray.dim_sizes().base_ptr(ctx, generator),
|
|
||||||
v_dims_src_ptr,
|
|
||||||
ctx.builder
|
|
||||||
.build_int_mul(ndarray_num_dims, llvm_usize.size_of(), "")
|
|
||||||
.map(Into::into)
|
|
||||||
.unwrap(),
|
|
||||||
llvm_i1.const_zero(),
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
let ndarray_num_elems = call_ndarray_calc_size(
|
|
||||||
generator,
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
&ndarray.dim_sizes().as_slice_value(ctx, generator),
|
|
||||||
(None, None),
|
|
||||||
);
|
|
||||||
let ndarray_num_elems = ctx
|
|
||||||
.builder
|
|
||||||
.build_int_z_extend_or_bit_cast(ndarray_num_elems, sizeof_elem.get_type(), "")
|
|
||||||
.unwrap();
|
|
||||||
ndarray.create_data(ctx, llvm_ndarray_data_t, ndarray_num_elems);
|
|
||||||
|
|
||||||
let v_data_src_ptr = v.data().ptr_offset(ctx, generator, &index_addr, None);
|
|
||||||
call_memcpy_generic(
|
|
||||||
ctx,
|
|
||||||
ndarray.data().base_ptr(ctx, generator),
|
|
||||||
v_data_src_ptr,
|
|
||||||
ctx.builder
|
|
||||||
.build_int_mul(
|
|
||||||
ndarray_num_elems,
|
|
||||||
llvm_ndarray_data_t.size_of().unwrap(),
|
|
||||||
"",
|
|
||||||
)
|
|
||||||
.map(Into::into)
|
|
||||||
.unwrap(),
|
|
||||||
llvm_i1.const_zero(),
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
ndarray.as_base_value().into()
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}))
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/// See [`CodeGenerator::gen_expr`].
|
/// See [`CodeGenerator::gen_expr`].
|
||||||
pub fn gen_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
pub fn gen_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
generator: &mut G,
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
|
@ -3237,18 +2909,26 @@ pub fn gen_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
v.data().get(ctx, generator, &index, None).into()
|
v.data().get(ctx, generator, &index, None).into()
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
TypeEnum::TObj { obj_id, params, .. } if *obj_id == PrimDef::NDArray.id() => {
|
TypeEnum::TObj { obj_id, .. } if *obj_id == PrimDef::NDArray.id() => {
|
||||||
let (ty, ndims) = params.iter().map(|(_, ty)| ty).collect_tuple().unwrap();
|
let Some(ndarray) = generator.gen_expr(ctx, value)? else {
|
||||||
|
|
||||||
let v = if let Some(v) = generator.gen_expr(ctx, value)? {
|
|
||||||
v.to_basic_value_enum(ctx, generator, value.custom.unwrap())?
|
|
||||||
.into_pointer_value()
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
return Ok(None);
|
return Ok(None);
|
||||||
};
|
};
|
||||||
let v = NDArrayValue::from_ptr_val(v, usize, None);
|
|
||||||
|
|
||||||
return gen_ndarray_subscript_expr(generator, ctx, *ty, *ndims, v, slice);
|
let ndarray_ty = value.custom.unwrap();
|
||||||
|
let ndarray = ndarray.to_basic_value_enum(ctx, generator, ndarray_ty)?;
|
||||||
|
|
||||||
|
let ndarray = NDArrayObject::from_object(
|
||||||
|
generator,
|
||||||
|
ctx,
|
||||||
|
AnyObject { ty: ndarray_ty, value: ndarray },
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
let indices = gen_ndarray_subscript_ndindices(generator, ctx, slice)?;
|
||||||
|
let result = ndarray
|
||||||
|
.index(generator, ctx, &indices)
|
||||||
|
.split_unsized(generator, ctx)
|
||||||
|
.to_basic_value_enum();
|
||||||
|
return Ok(Some(ValueEnum::Dynamic(result)));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
TypeEnum::TTuple { .. } => {
|
TypeEnum::TTuple { .. } => {
|
||||||
let index: u32 =
|
let index: u32 =
|
||||||
|
|
@ -3291,3 +2971,42 @@ pub fn gen_expr<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
_ => unimplemented!(),
|
_ => unimplemented!(),
|
||||||
}))
|
}))
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Generate LLVM IR for an [`ExprKind::Slice`]
|
||||||
|
#[allow(clippy::type_complexity)]
|
||||||
|
pub fn gen_slice<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
lower: &Option<Box<Expr<Option<Type>>>>,
|
||||||
|
upper: &Option<Box<Expr<Option<Type>>>>,
|
||||||
|
step: &Option<Box<Expr<Option<Type>>>>,
|
||||||
|
) -> Result<
|
||||||
|
(
|
||||||
|
Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
String,
|
||||||
|
> {
|
||||||
|
let mut help = |value_expr: &Option<Box<Expr<Option<Type>>>>| -> Result<_, String> {
|
||||||
|
Ok(match value_expr {
|
||||||
|
None => None,
|
||||||
|
Some(value_expr) => {
|
||||||
|
let value_expr = generator
|
||||||
|
.gen_expr(ctx, value_expr)?
|
||||||
|
.unwrap()
|
||||||
|
.to_basic_value_enum(ctx, generator, ctx.primitives.int32)?;
|
||||||
|
|
||||||
|
let value_expr = Int(Int32).check_value(generator, ctx.ctx, value_expr).unwrap();
|
||||||
|
|
||||||
|
Some(value_expr)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
})
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
let lower = help(lower)?;
|
||||||
|
let upper = help(upper)?;
|
||||||
|
let step = help(step)?;
|
||||||
|
|
||||||
|
Ok((lower, upper, step))
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -7,7 +7,7 @@ use super::{
|
||||||
},
|
},
|
||||||
llvm_intrinsics,
|
llvm_intrinsics,
|
||||||
model::*,
|
model::*,
|
||||||
object::ndarray::{nditer::NDIter, NDArray},
|
object::ndarray::{indexing::NDIndex, nditer::NDIter, NDArray},
|
||||||
CodeGenContext, CodeGenerator,
|
CodeGenContext, CodeGenerator,
|
||||||
};
|
};
|
||||||
use crate::codegen::classes::TypedArrayLikeAccessor;
|
use crate::codegen::classes::TypedArrayLikeAccessor;
|
||||||
|
|
@ -1115,3 +1115,20 @@ pub fn call_nac3_nditer_next<'ctx, G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
let name = get_sizet_dependent_function_name(generator, ctx, "__nac3_nditer_next");
|
let name = get_sizet_dependent_function_name(generator, ctx, "__nac3_nditer_next");
|
||||||
CallFunction::begin(generator, ctx, &name).arg(iter).returning_void();
|
CallFunction::begin(generator, ctx, &name).arg(iter).returning_void();
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
pub fn call_nac3_ndarray_index<'ctx, G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
num_indices: Instance<'ctx, Int<SizeT>>,
|
||||||
|
indices: Instance<'ctx, Ptr<Struct<NDIndex>>>,
|
||||||
|
src_ndarray: Instance<'ctx, Ptr<Struct<NDArray>>>,
|
||||||
|
dst_ndarray: Instance<'ctx, Ptr<Struct<NDArray>>>,
|
||||||
|
) {
|
||||||
|
let name = get_sizet_dependent_function_name(generator, ctx, "__nac3_ndarray_index");
|
||||||
|
CallFunction::begin(generator, ctx, &name)
|
||||||
|
.arg(num_indices)
|
||||||
|
.arg(indices)
|
||||||
|
.arg(src_ndarray)
|
||||||
|
.arg(dst_ndarray)
|
||||||
|
.returning_void();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,309 @@
|
||||||
|
use crate::codegen::{irrt::call_nac3_ndarray_index, model::*, CodeGenContext, CodeGenerator};
|
||||||
|
|
||||||
|
use super::NDArrayObject;
|
||||||
|
|
||||||
|
pub type NDIndexType = Byte;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Fields of [`NDIndex`]
|
||||||
|
#[derive(Debug, Clone, Copy)]
|
||||||
|
pub struct NDIndexFields<'ctx, F: FieldTraversal<'ctx>> {
|
||||||
|
pub type_: F::Out<Int<NDIndexType>>, // Defined to be uint8_t in IRRT
|
||||||
|
pub data: F::Out<Ptr<Int<Byte>>>,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// An IRRT representation of an ndarray subscript index.
|
||||||
|
#[derive(Debug, Clone, Copy, Default, PartialEq, Eq)]
|
||||||
|
pub struct NDIndex;
|
||||||
|
|
||||||
|
impl<'ctx> StructKind<'ctx> for NDIndex {
|
||||||
|
type Fields<F: FieldTraversal<'ctx>> = NDIndexFields<'ctx, F>;
|
||||||
|
|
||||||
|
fn traverse_fields<F: FieldTraversal<'ctx>>(&self, traversal: &mut F) -> Self::Fields<F> {
|
||||||
|
Self::Fields { type_: traversal.add_auto("type"), data: traversal.add_auto("data") }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Fields of [`Slice`]
|
||||||
|
#[derive(Debug, Clone)]
|
||||||
|
pub struct SliceFields<'ctx, F: FieldTraversal<'ctx>> {
|
||||||
|
pub start_defined: F::Out<Int<Bool>>,
|
||||||
|
pub start: F::Out<Int<Int32>>,
|
||||||
|
pub stop_defined: F::Out<Int<Bool>>,
|
||||||
|
pub stop: F::Out<Int<Int32>>,
|
||||||
|
pub step_defined: F::Out<Int<Bool>>,
|
||||||
|
pub step: F::Out<Int<Int32>>,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// An IRRT representation of an (unresolved) slice.
|
||||||
|
#[derive(Debug, Clone, Copy, Default, PartialEq, Eq)]
|
||||||
|
pub struct Slice;
|
||||||
|
|
||||||
|
impl<'ctx> StructKind<'ctx> for Slice {
|
||||||
|
type Fields<F: FieldTraversal<'ctx>> = SliceFields<'ctx, F>;
|
||||||
|
|
||||||
|
fn traverse_fields<F: FieldTraversal<'ctx>>(&self, traversal: &mut F) -> Self::Fields<F> {
|
||||||
|
Self::Fields {
|
||||||
|
start_defined: traversal.add_auto("start_defined"),
|
||||||
|
start: traversal.add_auto("start"),
|
||||||
|
stop_defined: traversal.add_auto("stop_defined"),
|
||||||
|
stop: traversal.add_auto("stop"),
|
||||||
|
step_defined: traversal.add_auto("step_defined"),
|
||||||
|
step: traversal.add_auto("step"),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// A convenience structure to prepare a [`Slice`].
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||||||
|
#[derive(Debug, Clone)]
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||||||
|
pub struct RustSlice<'ctx> {
|
||||||
|
pub start: Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
pub stop: Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
pub step: Option<Instance<'ctx, Int<Int32>>>,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
impl<'ctx> RustSlice<'ctx> {
|
||||||
|
/// Write the contents to an LLVM [`Slice`].
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|
pub fn write_to_slice<G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
&self,
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
dst_slice_ptr: Instance<'ctx, Ptr<Struct<Slice>>>,
|
||||||
|
) {
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||||||
|
let false_ = Int(Bool).const_false(generator, ctx.ctx);
|
||||||
|
let true_ = Int(Bool).const_true(generator, ctx.ctx);
|
||||||
|
|
||||||
|
match self.start {
|
||||||
|
Some(start) => {
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.start_defined).store(ctx, true_);
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.start).store(ctx, start);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
None => dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.start_defined).store(ctx, false_),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
match self.stop {
|
||||||
|
Some(stop) => {
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.stop_defined).store(ctx, true_);
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.stop).store(ctx, stop);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
None => dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.stop_defined).store(ctx, false_),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
match self.step {
|
||||||
|
Some(step) => {
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.step_defined).store(ctx, true_);
|
||||||
|
dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.step).store(ctx, step);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
None => dst_slice_ptr.gep(ctx, |f| f.step_defined).store(ctx, false_),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// A convenience enum to prepare an [`NDIndex`].
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||||||
|
#[derive(Debug, Clone)]
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||||||
|
pub enum RustNDIndex<'ctx> {
|
||||||
|
SingleElement(Instance<'ctx, Int<Int32>>), // TODO: To be SizeT
|
||||||
|
Slice(RustSlice<'ctx>),
|
||||||
|
NewAxis,
|
||||||
|
Ellipsis,
|
||||||
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}
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||||||
|
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||||||
|
impl<'ctx> RustNDIndex<'ctx> {
|
||||||
|
/// Get the value to set `NDIndex::type` for this variant.
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|
fn get_type_id(&self) -> u64 {
|
||||||
|
// Defined in IRRT, must be in sync
|
||||||
|
match self {
|
||||||
|
RustNDIndex::SingleElement(_) => 0,
|
||||||
|
RustNDIndex::Slice(_) => 1,
|
||||||
|
RustNDIndex::NewAxis => 2,
|
||||||
|
RustNDIndex::Ellipsis => 3,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Write the contents to an LLVM [`NDIndex`].
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||||||
|
fn write_to_ndindex<G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
&self,
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
dst_ndindex_ptr: Instance<'ctx, Ptr<Struct<NDIndex>>>,
|
||||||
|
) {
|
||||||
|
// Set `dst_ndindex_ptr->type`
|
||||||
|
dst_ndindex_ptr.gep(ctx, |f| f.type_).store(
|
||||||
|
ctx,
|
||||||
|
Int(NDIndexType::default()).const_int(generator, ctx.ctx, self.get_type_id()),
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Set `dst_ndindex_ptr->data`
|
||||||
|
match self {
|
||||||
|
RustNDIndex::SingleElement(in_index) => {
|
||||||
|
let index_ptr = Int(Int32).alloca(generator, ctx);
|
||||||
|
index_ptr.store(ctx, *in_index);
|
||||||
|
|
||||||
|
dst_ndindex_ptr
|
||||||
|
.gep(ctx, |f| f.data)
|
||||||
|
.store(ctx, index_ptr.pointer_cast(generator, ctx, Int(Byte)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
RustNDIndex::Slice(in_rust_slice) => {
|
||||||
|
let user_slice_ptr = Struct(Slice).alloca(generator, ctx);
|
||||||
|
in_rust_slice.write_to_slice(generator, ctx, user_slice_ptr);
|
||||||
|
|
||||||
|
dst_ndindex_ptr
|
||||||
|
.gep(ctx, |f| f.data)
|
||||||
|
.store(ctx, user_slice_ptr.pointer_cast(generator, ctx, Int(Byte)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
RustNDIndex::NewAxis | RustNDIndex::Ellipsis => {}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Allocate an array of `NDIndex`es on the stack and return its stack pointer.
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||||||
|
pub fn alloca_ndindices<G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
in_ndindices: &[RustNDIndex<'ctx>],
|
||||||
|
) -> (Instance<'ctx, Int<SizeT>>, Instance<'ctx, Ptr<Struct<NDIndex>>>) {
|
||||||
|
let ndindex_model = Struct(NDIndex);
|
||||||
|
|
||||||
|
let num_ndindices = Int(SizeT).const_int(generator, ctx.ctx, in_ndindices.len() as u64);
|
||||||
|
let ndindices = ndindex_model.array_alloca(generator, ctx, num_ndindices.value);
|
||||||
|
for (i, in_ndindex) in in_ndindices.iter().enumerate() {
|
||||||
|
let pndindex = ndindices.offset_const(ctx, i as u64);
|
||||||
|
in_ndindex.write_to_ndindex(generator, ctx, pndindex);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
(num_ndindices, ndindices)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
impl<'ctx> NDArrayObject<'ctx> {
|
||||||
|
/// Get the ndims [`Type`] after indexing with a given slice.
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||||||
|
#[must_use]
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||||||
|
pub fn deduce_ndims_after_indexing_with(&self, indices: &[RustNDIndex<'ctx>]) -> u64 {
|
||||||
|
let mut ndims = self.ndims;
|
||||||
|
for index in indices {
|
||||||
|
match index {
|
||||||
|
RustNDIndex::SingleElement(_) => {
|
||||||
|
ndims -= 1; // Single elements decrements ndims
|
||||||
|
}
|
||||||
|
RustNDIndex::NewAxis => {
|
||||||
|
ndims += 1; // `np.newaxis` / `none` adds a new axis
|
||||||
|
}
|
||||||
|
RustNDIndex::Ellipsis | RustNDIndex::Slice(_) => {}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
ndims
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Index into the ndarray, and return a newly-allocated view on this ndarray.
|
||||||
|
///
|
||||||
|
/// This function behaves like NumPy's ndarray indexing, but if the indices index
|
||||||
|
/// into a single element, an unsized ndarray is returned.
|
||||||
|
#[must_use]
|
||||||
|
pub fn index<G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
&self,
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
indices: &[RustNDIndex<'ctx>],
|
||||||
|
) -> Self {
|
||||||
|
let dst_ndims = self.deduce_ndims_after_indexing_with(indices);
|
||||||
|
let dst_ndarray = NDArrayObject::alloca(generator, ctx, self.dtype, dst_ndims);
|
||||||
|
|
||||||
|
let (num_indices, indices) = RustNDIndex::alloca_ndindices(generator, ctx, indices);
|
||||||
|
call_nac3_ndarray_index(
|
||||||
|
generator,
|
||||||
|
ctx,
|
||||||
|
num_indices,
|
||||||
|
indices,
|
||||||
|
self.instance,
|
||||||
|
dst_ndarray.instance,
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
dst_ndarray
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
pub mod util {
|
||||||
|
use itertools::Itertools;
|
||||||
|
use nac3parser::ast::{Constant, Expr, ExprKind};
|
||||||
|
|
||||||
|
use crate::{
|
||||||
|
codegen::{expr::gen_slice, model::*, CodeGenContext, CodeGenerator},
|
||||||
|
typecheck::typedef::{Type, TypeEnum},
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
use super::{RustNDIndex, RustSlice};
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Generate LLVM code to transform an ndarray subscript expression to
|
||||||
|
/// its list of [`RustNDIndex`]
|
||||||
|
///
|
||||||
|
/// i.e.,
|
||||||
|
/// ```python
|
||||||
|
/// my_ndarray[::3, 1, :2:]
|
||||||
|
/// ^^^^^^^^^^^ Then these into a three `RustNDIndex`es
|
||||||
|
/// ```
|
||||||
|
pub fn gen_ndarray_subscript_ndindices<'ctx, G: CodeGenerator>(
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
subscript: &Expr<Option<Type>>,
|
||||||
|
) -> Result<Vec<RustNDIndex<'ctx>>, String> {
|
||||||
|
// TODO: Support https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html#dimensional-indexing-tools
|
||||||
|
|
||||||
|
// Annoying notes about `slice`
|
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|
// - `my_array[5]`
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||||||
|
// - slice is a `Constant`
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||||||
|
// - `my_array[:5]`
|
||||||
|
// - slice is a `Slice`
|
||||||
|
// - `my_array[:]`
|
||||||
|
// - slice is a `Slice`, but lower upper step would all be `Option::None`
|
||||||
|
// - `my_array[:, :]`
|
||||||
|
// - slice is now a `Tuple` of two `Slice`-s
|
||||||
|
//
|
||||||
|
// In summary:
|
||||||
|
// - when there is a comma "," within [], `slice` will be a `Tuple` of the entries.
|
||||||
|
// - when there is not comma "," within [] (i.e., just a single entry), `slice` will be that entry itself.
|
||||||
|
//
|
||||||
|
// So we first "flatten" out the slice expression
|
||||||
|
let index_exprs = match &subscript.node {
|
||||||
|
ExprKind::Tuple { elts, .. } => elts.iter().collect_vec(),
|
||||||
|
_ => vec![subscript],
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
// Process all index expressions
|
||||||
|
let mut rust_ndindices: Vec<RustNDIndex> = Vec::with_capacity(index_exprs.len()); // Not using iterators here because `?` is used here.
|
||||||
|
for index_expr in index_exprs {
|
||||||
|
// NOTE: Currently nac3core's slices do not have an object representation,
|
||||||
|
// so the code/implementation looks awkward - we have to do pattern matching on the expression
|
||||||
|
let ndindex = if let ExprKind::Slice { lower, upper, step } = &index_expr.node {
|
||||||
|
// Handle slices
|
||||||
|
|
||||||
|
// Helper function here to deduce code duplication
|
||||||
|
let (lower, upper, step) = gen_slice(generator, ctx, lower, upper, step)?;
|
||||||
|
RustNDIndex::Slice(RustSlice { start: lower, stop: upper, step })
|
||||||
|
} else if let ExprKind::Constant { value: Constant::Ellipsis, .. } = &index_expr.node {
|
||||||
|
// Handle '...'
|
||||||
|
RustNDIndex::Ellipsis
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
match &*ctx.unifier.get_ty(index_expr.custom.unwrap()) {
|
||||||
|
TypeEnum::TObj { obj_id, .. }
|
||||||
|
if *obj_id == ctx.primitives.option.obj_id(&ctx.unifier).unwrap() =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Handle `np.newaxis` / `None`
|
||||||
|
RustNDIndex::NewAxis
|
||||||
|
}
|
||||||
|
_ => {
|
||||||
|
// Treat and handle everything else as a single element index.
|
||||||
|
let index =
|
||||||
|
generator.gen_expr(ctx, index_expr)?.unwrap().to_basic_value_enum(
|
||||||
|
ctx,
|
||||||
|
generator,
|
||||||
|
ctx.primitives.int32, // Must be int32, this checks for illegal values
|
||||||
|
)?;
|
||||||
|
let index = Int(Int32).check_value(generator, ctx.ctx, index).unwrap();
|
||||||
|
|
||||||
|
RustNDIndex::SingleElement(index)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
rust_ndindices.push(ndindex);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
Ok(rust_ndindices)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -1,11 +1,12 @@
|
||||||
pub mod factory;
|
pub mod factory;
|
||||||
|
pub mod indexing;
|
||||||
pub mod nditer;
|
pub mod nditer;
|
||||||
pub mod shape_util;
|
pub mod shape_util;
|
||||||
|
|
||||||
use inkwell::{
|
use inkwell::{
|
||||||
context::Context,
|
context::Context,
|
||||||
types::BasicType,
|
types::BasicType,
|
||||||
values::{BasicValueEnum, PointerValue},
|
values::{BasicValue, BasicValueEnum, PointerValue},
|
||||||
AddressSpace,
|
AddressSpace,
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -331,6 +332,30 @@ impl<'ctx> NDArrayObject<'ctx> {
|
||||||
call_nac3_ndarray_copy_data(generator, ctx, src.instance, self.instance);
|
call_nac3_ndarray_copy_data(generator, ctx, src.instance, self.instance);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Returns true if this ndarray is unsized - `ndims == 0` and only contains a scalar.
|
||||||
|
#[must_use]
|
||||||
|
pub fn is_unsized(&self) -> bool {
|
||||||
|
self.ndims == 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// If this ndarray is unsized, return its sole value as an [`AnyObject`].
|
||||||
|
/// Otherwise, do nothing and return the ndarray itself.
|
||||||
|
pub fn split_unsized<G: CodeGenerator + ?Sized>(
|
||||||
|
&self,
|
||||||
|
generator: &mut G,
|
||||||
|
ctx: &mut CodeGenContext<'ctx, '_>,
|
||||||
|
) -> ScalarOrNDArray<'ctx> {
|
||||||
|
if self.is_unsized() {
|
||||||
|
// NOTE: `np.size(self) == 0` here is never possible.
|
||||||
|
let zero = Int(SizeT).const_0(generator, ctx.ctx);
|
||||||
|
let value = self.get_nth_scalar(generator, ctx, zero).value;
|
||||||
|
|
||||||
|
ScalarOrNDArray::Scalar(AnyObject { ty: self.dtype, value })
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
ScalarOrNDArray::NDArray(*self)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/// Fill the ndarray with a scalar.
|
/// Fill the ndarray with a scalar.
|
||||||
///
|
///
|
||||||
/// `fill_value` must have the same LLVM type as the `dtype` of this ndarray.
|
/// `fill_value` must have the same LLVM type as the `dtype` of this ndarray.
|
||||||
|
|
@ -348,3 +373,21 @@ impl<'ctx> NDArrayObject<'ctx> {
|
||||||
.unwrap();
|
.unwrap();
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// A convenience enum for implementing functions that acts on scalars or ndarrays or both.
|
||||||
|
#[derive(Debug, Clone, Copy)]
|
||||||
|
pub enum ScalarOrNDArray<'ctx> {
|
||||||
|
Scalar(AnyObject<'ctx>),
|
||||||
|
NDArray(NDArrayObject<'ctx>),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
impl<'ctx> ScalarOrNDArray<'ctx> {
|
||||||
|
/// Get the underlying [`BasicValueEnum<'ctx>`] of this [`ScalarOrNDArray`].
|
||||||
|
#[must_use]
|
||||||
|
pub fn to_basic_value_enum(self) -> BasicValueEnum<'ctx> {
|
||||||
|
match self {
|
||||||
|
ScalarOrNDArray::Scalar(scalar) => scalar.value,
|
||||||
|
ScalarOrNDArray::NDArray(ndarray) => ndarray.instance.value.as_basic_value_enum(),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
|
||||||
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