Numpy: np.random.choice返回掩码数组概率的范围索引。

创建于 2020-08-15 · 6评论 · 资料来源: numpy/numpy

import numpy as np

a = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.3])
masked_a = np.ma.masked_array(a, [0, 0, 1, 1])
counter = np.zeros(len(a) + 1)
while True:
    action = np.random.choice(len(a), p=masked_a)
    counter[action] += 1
    print(counter / counter.sum())

# [0.09931198 0.20076697 0.         0.         0.69992105]

它不应该返回索引> 3，但是当masked array的最后一个元素为true时，它可能返回index = 4

00 - Bug numpy.ma numpy.random

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shtse8

所有6条评论

在numpy的开发版本中的Generator.choice中也会发生此问题：

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.__version__ 
Out[2]: '1.20.0.dev0+986e533'

In [3]: rng = np.random.default_rng()

In [4]: pm = np.ma.masked_array([0.1, 0.2, 0.4, 0.3], mask=[0, 0, 1, 1])

In [5]: rng.choice(4, p=pm, size=12)
Out[5]: array([4, 4, 4, 0, 4, 1, 4, 0, 0, 4, 4, 4])

WarrenWeckesser 于 2020-08-15

之前我添加了“ bug”标签，但这是一个主观判断。 numpy中还有其他函数无法正确处理蒙版数组（或者更好，“正确地”处理，因为“正确性”也可以作为判断调用），因此我们不一定认为这是一个错误。也许这只是未定义行为的示例，对此问题的简短回答是“不要这样做！”。但是，如果我们可以引发异常而不是返回无意义的结果，那就更好了。

添加一个对掩码数组的显式检查，如果任何一个值实际上被掩码，都会引发一个错误，这很容易，但这感觉像是一个非常具体的临时修复程序。

WarrenWeckesser 于 2020-08-15

❤1

Generator.choice调度到__array_function__吗？如果不是，那么可能应该。

如果确实如此，那么我认为我们将其与所有其他“ maskedarray衰减”一起丢弃，因为我们尚未实现__array_function__错误。

eric-wieser 于 2020-08-15

❤1

之前我添加了“ bug”标签，但这是一个主观判断。 numpy中还有其他函数无法正确处理蒙版数组（或者更好，“正确地”处理，因为“正确性”也可以作为判断调用），因此我们不一定认为这是一个错误。也许这只是未定义行为的示例，对此问题的简短回答是“不要这样做！”。但是，如果我们可以引发异常而不是返回无意义的结果，那就更好了。
添加一个对掩码数组的显式检查，如果任何一个值实际上被掩码，都会引发一个错误，这很容易，但这感觉像是一个非常具体的临时修复程序。

我认为，如果处理不正确，则不应允许传递掩码数组（应该引发异常），但大多数情况下都可以正确运行（除了某些情况下，效果很好）。可能对生产环境造成潜在问题。

shtse8 于 2020-08-16

Generator没有使用__array_function__ Generator 。尽管许多强制输入的行为均表现为C连续，但在某些情况下，某些功能可能并不总是如此地有效。

bashtage 于 2020-08-17

如果添加NPY_ARRAY_ENSUREARRAY则最终会得到一个ndarray已满并且忽略掩码的结果。很难说这是“正确的”做法。在@WarrenWeckesser的示例中，最终使用pm=np.array([.1,.2,.3,.4])作为概率。

bashtage 于 2020-08-18

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