文件 | |
| 文件 | reduction.hpp |
枚举 | |
| 枚举类 | cudf::scan_type : bool { INCLUSIVE , EXCLUSIVE } |
| 描述扫描操作类型的枚举。 | |
| std::pair<std::unique_ptr<scalar>, std::unique_ptr<scalar> > cudf::minmax | ( | column_view const & | col, |
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
确定列的最小值和最大值。
| col | 计算最小/最大值的列 |
| stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| mr | 用于分配返回列的设备内存的设备内存资源 |
| std::unique_ptr<scalar> cudf::reduce | ( | column_view const & | col, |
| reduce_aggregation const & | agg, | ||
| data_type | output_dtype, | ||
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
计算列中所有行的值的归约。
此函数不检测归约中的溢出。当 output_dtype 与 col.type() 不匹配时，它们的值可能会被提升为 int64_t 或 double 以计算聚合，然后在返回之前转换为 output_dtype。
对于非算术类型（例如时间戳或字符串）的归约，仅支持 min 和 max 操作。
操作中跳过任何 null 值。
如果列为空或包含所有 null 条目 col.size()==col.null_count()，则对于 any 归约类型，输出标量值为 false；对于 all 归约类型，输出标量值为 true。对于所有其他归约，输出标量的 is_valid()==false。
如果输入列是算术类型，则 output_dtype 可以是任何算术类型。如果输入列是非算术类型（例如时间戳或字符串），则 output_dtype 必须与 col.type() 匹配。如果归约类型是 any 或 all，则 output_dtype 必须是 BOOL8 类型。
如果归约失败，则输出标量的 is_valid()==false。
| cudf::logic_error | 如果对非算术输出类型调用归约，且操作符不是 min 和 max。 |
| cudf::logic_error | 如果输入列数据类型无法转换为 output_dtype。 |
| cudf::logic_error | 如果调用了 min 或 max 归约，并且输出类型与输入列数据类型不匹配。 |
| cudf::logic_error | 如果调用了 any 或 all 归约，并且输出类型不是 BOOL8。 |
| cudf::logic_error | 如果调用了 mean、var 或 std 归约，并且 output_dtype 不是浮点类型。 |
| col | 输入列视图 |
| agg | 归约应用的聚合操作符 |
| output_dtype | 输出标量类型 |
| stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| mr | 用于分配返回标量设备内存的设备内存资源 |
| std::unique_ptr<scalar> cudf::reduce | ( | column_view const & | col, |
| reduce_aggregation const & | agg, | ||
| data_type | output_dtype, | ||
| std::optional< std::reference_wrapper< scalar const >> | init, | ||
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
计算具有初始值的列中所有行的值的归约。
仅支持 sum、product、min、max、any 和 all 归约。
| cudf::logic_error | 如果归约不是 sum、product、min、max、any 或 all，并且指定了 init。 |
| col | 输入列视图 |
| agg | 归约应用的聚合操作符 |
| output_dtype | 输出标量类型 |
| init | 归约的初始值 |
| stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| mr | 用于分配返回标量设备内存的设备内存资源 |
| std::unique_ptr<column> cudf::scan | ( | column_view const & | input, |
| scan_aggregation const & | agg, | ||
| scan_type | inclusive, | ||
| null_policy | null_handling = null_policy::EXCLUDE， |
||
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
计算列的扫描。
操作中跳过 null 值，如果索引 i 处的输入元素为 null，则索引 i 处的输出元素也将为 null。
| cudf::logic_error | 如果列数据类型不是数值类型。 |
| [in] | input | 用于扫描的输入列视图 |
| [in] | agg | 扫描应用的聚合操作符的 unique_ptr |
| [in] | inclusive | 如果为 scan_type::INCLUSIVE，则应用包容性扫描的标志；如果为 scan_type::EXCLUSIVE，则应用排他性扫描的标志。 |
| [in] | null_handling | 如果为 null_policy::EXCLUDE，则在计算结果时排除 null 值。如果为 null_policy::INCLUDE，则包含 null 值。任何与 null 相关的操作结果均为 null。 |
| [in] | stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| [in] | mr | 用于分配返回标量设备内存的设备内存资源 |
| std::unique_ptr<column> cudf::segmented_reduce | ( | column_view const & | segmented_values, |
| device_span< size_type const > | offsets, | ||
| segmented_reduce_aggregation const & | agg, | ||
| data_type | output_dtype, | ||
| null_policy | null_handling, | ||
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
计算输入列中每个段的归约。
此函数不检测归约中的溢出。当 output_dtype 与 segmented_values.type() 不匹配时，它们的值可能会被提升为 int64_t 或 double 以计算聚合，然后在返回之前转换为 output_dtype。
在归约期间，null 值被视为恒等元。
如果段为空，则对应于该段结果的行将为 null。
如果 offsets 中的任何索引超出 segmented_values 的边界，则行为未定义。
如果输入列是算术类型，则 output_dtype 可以是任何算术类型。如果输入列是非算术类型，例如时间戳，则必须指定相同的输出类型。
如果输入不为空，则结果始终可为 null。
| cudf::logic_error | 如果对非算术输出类型调用归约，且操作符不是 min 和 max。 |
| cudf::logic_error | 如果输入列数据类型无法转换为 output_dtype 类型。 |
| cudf::logic_error | 如果调用了 min 或 max 归约，并且 output_dtype 与输入列数据类型不匹配。 |
| cudf::logic_error | 如果调用了 any 或 all 归约，并且 output_dtype 不是 BOOL8。 |
| segmented_values | 分段输入的列视图 |
| offsets | segmented_values 中每个段的偏移量。一个大小为 num_segments + 1 的偏移量列表。第 i 个段的大小为 offsets[i+1] - offsets[i]。 |
| agg | 归约应用的聚合操作符 |
| output_dtype | 输出列类型 |
| null_handling | 如果为 INCLUDE，则仅当段中的所有元素都有效时，归约才有效，否则为 null。如果为 EXCLUDE，则仅当段中的任何元素有效时，归约才有效，否则为 null。 |
| stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| mr | 用于分配返回标量设备内存的设备内存资源 |
| std::unique_ptr<column> cudf::segmented_reduce | ( | column_view const & | segmented_values, |
| device_span< size_type const > | offsets, | ||
| segmented_reduce_aggregation const & | agg, | ||
| data_type | output_dtype, | ||
| null_policy | null_handling, | ||
| std::optional< std::reference_wrapper< scalar const >> | init, | ||
| rmm::cuda_stream_view | stream = cudf::get_default_stream(), |
||
| rmm::device_async_resource_ref | mr = cudf::get_current_device_resource_ref() |
||
| ) |
计算具有初始值的输入列中每个段的归约。仅支持 SUM、PRODUCT、MIN、MAX、ANY 和 ALL 聚合。
| segmented_values | 分段输入的列视图 |
| offsets | segmented_values 中每个段的偏移量。一个大小为 num_segments + 1 的偏移量列表。第 i 个段的大小为 offsets[i+1] - offsets[i]。 |
| agg | 归约应用的聚合操作符 |
| output_dtype | 输出列类型 |
| null_handling | 如果为 INCLUDE，则仅当段中的所有元素都有效时，归约才有效，否则为 null。如果为 EXCLUDE，则仅当段中的任何元素有效时，归约才有效，否则为 null。 |
| init | 归约的初始值 |
| stream | 用于设备内存操作和核函数启动的 CUDA stream |
| mr | 用于分配返回标量设备内存的设备内存资源 |
1.9.1 生成