Numpy: फ्रोबेनियस नॉर्म वैक्टर के लिए परिभाषित?

को निर्मित 6 फ़र॰ 2020 · 6टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

यह एक कार्यान्वयन प्रश्न से कम हो सकता है, और एक "दर्शन" प्रश्न का अधिक हो सकता है, लेकिन क्या फ्रोबेनियस नॉर्म वेक्टर पर काम नहीं करना चाहिए? स्रोत: वोल्फ्राम

वर्तमान में, सुन्न में फ्रोबेनियस नॉर्म वैक्टर स्वीकार नहीं करता है:

import numpy as np
a = np.random.rand(10, 1)
b = np.squeeze(a)
print(np.linalg.norm(a, 'fro'))
print(np.linalg.norm(b, 'fro'))

जिसके परिणामस्वरूप:

1.7594677278427366
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in norm(x, ord, axis, keepdims)
   2515             try:
-> 2516                 ord + 1
   2517             except TypeError:

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-2ace847024a5> in <module>
      3 b = np.squeeze(a)
      4 print(np.linalg.norm(a, 'fro'))
----> 5 print(np.linalg.norm(b, 'fro'))

<__array_function__ internals> in norm(*args, **kwargs)

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in norm(x, ord, axis, keepdims)
   2516                 ord + 1
   2517             except TypeError:
-> 2518                 raise ValueError("Invalid norm order for vectors.")
   2519             absx = abs(x)
   2520             absx **= ord

ValueError: Invalid norm order for vectors.

00 - Bug numpy.linalg good first issue

स्रोत

TNonet

सबसे उपयोगी टिप्पणी

समस्या वास्तव में कोड में थोड़ी और नीचे है - यदि आप मूल रूप से प्राप्त त्रुटि से ट्रेसबैक का पालन करते हैं, तो आपको अपमानजनक बिट ढूंढने में सक्षम होना चाहिए।

जैसा कि #14719 और #14215 में चर्चा में उल्लेख किया गया है,> 2 आयामों के लिए व्यवहार एक अलग मुद्दा है - यह सबसे अच्छा होगा यदि आप इस पीआर को क्वार्ग हैंडलिंग में बग तक सीमित कर सकते हैं।

पुन: परीक्षण/योगदान के लिए संसाधन: NumPy के योगदान दिशानिर्देशों पर एक नज़र डालें। परीक्षण कैसे तैयार किए जाते हैं और अतिरिक्त परीक्षण कहां उपयुक्त हो सकते हैं, इसका अंदाजा लगाने के लिए आप numpy/linalg/tests/test_linalg.py में linalg परीक्षणों पर एक नज़र डाल सकते हैं। उम्मीद है कि आपकी मदद होगी!

rossbar 7 फ़र॰ 2020

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सभी 6 टिप्पणियाँ

यह 'fro' kwarg के प्रबंधन में एक बग जैसा दिखता है:

>>> print(np.linalg.norm(b))
1.7547099704258247

ध्यान दें कि फ्रोबेनियस मानदंड डिफ़ॉल्ट होता है जब ord kwarg कोई नहीं होता है।

rossbar 7 फ़र॰ 2020

xref gh-14719 और gh-14215: हमने सामान्य मामले को हटाने के बारे में सोचा, लेकिन फिर कभी आगे नहीं बढ़े क्योंकि जब कोई बड़ा प्रतिरोध नहीं था, तो कुछ था। और कुछ अन्य पैकेज इसे परिभाषित करते हैं। तो मुद्दा यह तय करना है कि वास्तव में यहाँ कहाँ जाना है ...

seberg 7 फ़र॰ 2020

जैसा कि रॉस ने मुझे बताया, मेरे द्वारा लिंक किया गया मुद्दा/पीआर केवल मूर्त रूप से संबंधित है और यह "fro" हैंडलिंग में स्पष्ट रूप से एक बग है।

seberg 7 फ़र॰ 2020

kwarg हैंडलिंग (और साथ में परीक्षण) में बग को संबोधित करने के लिए एक पीआर का स्वागत है! अच्छा कैच @TNonet

rossbar 7 फ़र॰ 2020

चूंकि यह मेरा पहला मुद्दा है, क्या उचित परीक्षण और पुल अनुरोध करने के लिए कोई संसाधन हैं?

(इसके अलावा, अगर मुझे numpy रेपो को क्लोन करना था और setup.py चलाना था, तो मैं यह कैसे सुनिश्चित करूंगा कि जब मैं numpy आयात करता हूं तो मैं किस numpy संस्करण का उपयोग करता हूं?)

मैं तर्क दूंगा कि अगर ord 'fro' है, तो नीचे की पंक्तियाँ 2512-14 हैं।

https://github.com/numpy/numpy/blob/dae4f67c797176c66281101be8f3b4d6c424735c/numpy/linalg/linalg.py#L2510 -L2524

में बदलना होगा:

if ((ord is None) or 
    (ord in ('f', 'fro')) or 
    (ord == 2 and ndim == 1)):

यह मानते हुए कि हर कोई इस बात से सहमत है कि nth ऑर्डर सरणी में एक Forbenious मानदंड है जो स्वाभाविक रूप से प्रत्येक तत्व के वर्गों को जोड़ रहा है।

TNonet 7 फ़र॰ 2020

rossbar 7 फ़र॰ 2020

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