Numpy: बग: np.array आंशिक रूप से मिलान आयामों के साथ सरणियों की सूची में विफल रहता है

को निर्मित 23 मार्च 2016 · 8टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

फ़ंक्शन numpy.array और numpy.asarray में सरणियों की सूची में लागू होने पर एक अच्छी तरह से परिभाषित व्यवहार होता है: यदि सूचीबद्ध सरणियों में समान आयाम और आकार होते हैं, तो सूची परिणामी सरणी के आयामों में से एक में बदल जाती है (चलो इसे कॉल करें) मोड 1 ”)। यदि नहीं, तो सरणियों का एक सरणी लौटाया जाता है ("मोड 2")।

हालाँकि, "मोड 2" में numpy.array और numpy.asarray का व्यवहार सरणियों में आइटम की संख्या पर निर्भर करता है। निम्नलिखित कोड बहुत उपयोगी के सापेक्ष सुरुचिपूर्ण नहीं है, लेकिन काम करता है:

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
>>> np.asarray([a, b])
array([array([1, 2, 3]), array([[1, 0],
       [0, 1]])], dtype=object)

लेकिन निम्नलिखित नहीं है:

>>> a = np.array([1, 2])
>>> b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
>>> np.asarray([a, b])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/numeric.py", line 474, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: could not broadcast input array from shape (2,2) into shape (2)

स्पष्ट रूप से, समस्या यह है कि, जब numpy.asarray देखता है कि पहले आयाम की a और b में समान लंबाई है, तो यह "मोड 1" के लिए जाने की कोशिश करता है, जो यहां असंभव है।

संपादित करें: मैं संख्यात्मक 1.10.4 और अजगर 3.4.3 का उपयोग कर रहा हूं।

00 - Bug numpy.core

स्रोत

martinosorb

सबसे उपयोगी टिप्पणी

dtype=object प्रदान करने से मदद नहीं मिलती - आपको अभी भी वही त्रुटि मिलती है।
हालाँकि, खाली सरणी जोड़ने से आप इससे बच सकते हैं:

arr_of_arr = np.array([np.array([]), a, b])[1:]

roman-kh 6 अप्रैल 2017

👍4

सभी 8 टिप्पणियाँ

सहमत, इस तरह के कमबैक तर्क दुर्भाग्यपूर्ण है। हमने चर्चा की है कि जब तक dtype स्पष्ट रूप से प्रदान नहीं किया जाता है, तब तक हम dtype=object सरणियाँ नहीं बनाते हैं। IMO np.array([a, b], dtype=object) को इनमें से किसी एक को लिखने का एकमात्र तरीका होना चाहिए - और इसे आकार पर कोई भी जांच करने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।

shoyer 23 मार्च 2016

👍1

arr_of_arr = np.array([np.array([]), a, b])[1:]

roman-kh 6 अप्रैल 2017

👍4

1.14.4 में अभी भी मौजूद है

ppwwyyxx 18 जुल॰ 2018

😕3

@ppwwyxx - वास्तव में, आंशिक रूप से यह एक तुच्छ परिवर्तन नहीं है, आंशिक रूप से क्योंकि यह कुछ ऐसा नहीं है जो हर समय हिट हो जाता है, इसलिए तात्कालिकता अपेक्षाकृत कम है (और ऐसा नहीं है कि कई लोगों के योगदान के लिए समय है ...)।

लेकिन यहाँ क्या मदद मिल सकती है यह स्पष्ट करने के लिए कि वांछित व्यवहार क्या होगा। @shoyer ने स्पष्ट रूप से dtype=object आवश्यकता के लिए लंबे समय तक अनुरोध का उल्लेख किया, यदि वह वास्तव में चाहता था, अन्यथा किसी भी चीज़ के लिए TypeError बढ़ा, जो कि संख्यात्मक या स्ट्रिंग सरणी (# 5353) के रूप में नहीं हो सकता। मैं हाल ही में विचार कर रहा हूं कि क्या यह समान रूप से dtype='structured' लिए उपयोगी होगा, जो कि एक सरणी और tuples के तत्वों को संरचित dtype के तत्वों के रूप में सूचियों के बीच सख्ती से लागू करेगा।

mhvk 18 जुल॰ 2018

मैं योगदान करने के लिए तैयार हूं अगर कोई मुझे कुछ संकेत भेज सकता है कि मुझे क्या करना है। मैं सिर्फ ctors.c में संबंधित कोड पर नजर रखता है, निर्माता तर्क काफी जटिल लग रहा है क्योंकि यह इनपुट के कई अलग-अलग रूपों से निपटने की जरूरत है।

ppwwyyxx 19 जुल॰ 2018

वही मुद्दा: # 8330

ppwwyyxx 19 जुल॰ 2018

मुझे लगता है कि यह # 11601 द्वारा तय किया जा सकता है। संपादित करें: यह नहीं है।

eric-wieser 23 जुल॰ 2018

तो, यहाँ क्या हो रहा है:

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
out = np.asarray([a, b])
# translates to
out = np.empty((2, 2))  #shape is correctly inferred
out[0,:] = a
out[1,:] = b  # error comes from here

eric-wieser 23 जुल॰ 2018

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