Numpy: np.copy (صفيف مقنع) له سلوك غير متوقع

تم إنشاؤها على ٢٦ يونيو ٢٠١٣ · 11تعليقات · مصدر: numpy/numpy

.... حيث تعني "غير متوقع" _I_ لم أتوقع ذلك. قد يكون هذا مجرد إصلاح للوثائق ، أو ربما يتم توبيخي لعدم إدراك كيفية عمل np.ma ، لكنني لا أعتقد أن هذا السلوك مناسب:

In [100]: x = np.ma.ones(5)

In [101]: x.mask = [False,False,True,False,False]

In [102]: np.copy(x)
Out[102]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

In [103]: np.ma.copy(x)
Out[103]:
masked_array(data = [1.0 1.0 -- 1.0 1.0],
             mask = [False False  True False False],
       fill_value = 1e+20)

In [104]: np.__version__
Out[104]: '1.8.0.dev-074a40c'

أتوقع تحذيرًا على الأقل ، لكنني أفضل أن أرى ، حسب ترتيب التفضيل:

إرجاع np.copy(x) مصفوفة مقنعة (بما أن x مصفوفة مقنعة)
يحذر np.copy(x) أنه يقوم بكشف القناع عن المصفوفة ، ثم يقوم بإرجاع نفس المصفوفة المذكورة أعلاه
يثير np.copy(x) استثناءً
إرجاع np.copy(x) [1,1,nan,1,1] (ربما لا يكون هذا مثاليًا)

00 - Bug numpy.lib

مصدر

keflavich

👍2

ال 11 كومينتر

لا يزال مفتوحًا في 1.9-devel

charris في ٢٣ فبراير ٢٠١٤

لست متأكدًا من كيفية إصلاح ذلك بدون غلاف خاص مصفوفات مقنعة.

charris في ٢٣ فبراير ٢٠١٤

هل سيؤدي تغيير منطق np.copy إلى تضمين subok=True في استدعاء المصفوفة إلى إصلاح هذه المشكلة؟
من عند:

return array(a, order=order, copy=True)

إلى:

return array(a, order=order, subok=True, copy=True)

إذا كان الأمر كذلك ، فهل يجب أن يكون subok معاملًا لـ np.copy وماذا يجب أن يكون الافتراضي ، صحيح أم خطأ؟ سيعيد True النتيجة المفضلة الأولى ، وسيحافظ False على السلوك الحالي ، لكنه يسمح بالسلوك المتوقع مع إضافة وسيطة.

jjhelmus في ١٥ أكتوبر ٢٠١٥

لا أؤيد إضافة معلمة subok إلى np.copy عندما يكون لدينا بالفعل حلين قابلين للتطبيق تمامًا:

استخدم طريقة .copy()
استخدم np.array(a, subok=True) (يتم نسخه افتراضيًا)

shoyer في ١٥ أكتوبر ٢٠١٥

سأجادل في الواقع عكس ذلك ، لأنني أعتقد أن معظم "النسخ" تعطي الانطباع بأن المرء سيحصل على شيء ما هو ، في الواقع ، نسخة ، وبالتالي من نفس النوع. أرى أيضًا أنها مساهمة صغيرة ولكنها مفيدة لجعل كل من numpy أكثر قدرة على التعامل مع الفئات الفرعية (تمامًا كما فعلت سابقًا مع np.broadcast_arrays ، حيث لم يكن هناك بديل جيد). ومع ذلك ، نظرًا للحاجة إلى أن تظل متوافقًا مع الإصدارات السابقة ، أعتقد أننا عالقون في وضع افتراضي subok=False .

على أي حال ، jjhelmus ، لماذا لا تجري

mhvk في ١٥ أكتوبر ٢٠١٥

👍1

shoyer : من المحتمل أن يتم إدراج np.copy في قائمة الوظائف التي تحتاجها
نوع من دعم مصفوفة البط ، على الرغم من - لصفيف البط أعتقد أن np.copy
و np.array ربما يفعلان أشياء مختلفة. ربما يجب أن تتصل فقط
arr.copy؟

يوم الخميس ، 15 تشرين الأول (أكتوبر) 2015 الساعة 7:00 صباحًا ، Marten van Kerkwijk <
[email protected]> كتب:

أود أن أجادل في الواقع عكس ذلك ، لأنني أعتقد أن معظم "نسخة" يعطي
الانطباع بأن المرء سيحصل على شيء ما هو في الواقع نسخة ،
وبالتالي من نفس النوع. كما أراها مساهمة صغيرة ولكنها مفيدة
لجعل numpy بأكمله أكثر قدرة على التعامل مع الفئات الفرعية باستمرار
(تمامًا كما فعلت سابقًا مع np.broadcast_arrays ، حيث لا يوجد بديل جيد
كان متاحًا). ومع ذلك ، نظرًا للحاجة إلى البقاء متوافقًا مع الإصدارات السابقة ، فأنا
هل تعتقد أننا عالقون مع الافتراضي subok = False.
على أي حال ، jjhelmus https://github.com/jjhelmus ، لماذا لا تقوم بإجراء علاقات عامة سريعة
ونرى ما يعتقده الآخرون؟
-
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرةً أو قم بعرضه على GitHub
https://github.com/numpy/numpy/issues/3474#issuecomment -148395201.

ناثانيال ج.سميث - http://vorpus.org

njsmith في ١٧ أكتوبر ٢٠١٥

👍1

نعم ، سأقوم بإجراء +1 عند إجراء np.copy لمحاولة استدعاء طريقة النسخ على مصفوفات البط.

shoyer في ١٧ أكتوبر ٢٠١٥

👍1

لا يوجد سبب لعدم دعم subok أيضًا. وبالطبع يمكن فقط استدعاء __copy__ إذا كان موجودًا.

mhvk في ١٧ أكتوبر ٢٠١٥

👍1

تم إنشاء PR # 6509 والذي يضيف معلمة subok إلى الوظيفة بقيمة افتراضية False . أعتقد أن هذا سيفتح بعض النقاش حول هذا الموضوع. لست متأكدًا مما إذا كان هذا يحدث عادةً في العلاقات العامة أو المشكلة أو القائمة البريدية.

jjhelmus في ١٩ أكتوبر ٢٠١٥

👍1

يجب أن تكون مناقشة Api على القائمة البريدية.
في 18 تشرين الأول (أكتوبر) 2015 ، الساعة 7:37 مساءً ، "Jonathan J. Helmus" [email protected]
كتب:

تم إنشاء PR # 6509 https://github.com/numpy/numpy/pull/6509 الذي يضيف
_subok_ إلى الوظيفة ذات القيمة الافتراضية _False_. انا
سوف يؤدي التخمين إلى فتح بعض النقاش حول هذا الموضوع. لست متأكدا إذا كان هذا
عادةً ما يحدث في PR أو المشكلة أو القائمة البريدية.
-
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرةً أو قم بعرضه على GitHub
https://github.com/numpy/numpy/issues/3474#issuecomment -149080511.

njsmith في ١٩ أكتوبر ٢٠١٥

سأرسل بريدًا إلكترونيًا إلى القائمة المتعلقة بالموضوع غدًا.

jjhelmus في ١٩ أكتوبر ٢٠١٥

😕1

هل كانت هذه الصفحة مفيدة؟

0 / 5 - 0 التقييمات