Numpy: Dtype = int के साथ अरेंज से अनपेक्षित आउटपुट

को निर्मित 5 मई 2020 · 5टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

[3] में: np.arange (-3, 0, 0.5, dtype = int)
बाहर [3]: सरणी ([- 3, -2, -1, 0, 1, 2])

खैर, "1" और "2" देखना हमारे लिए थोड़ा अप्रत्याशित था क्योंकि दोनों संख्याएँ 0 से थोड़ी बड़ी हैं।

आम तौर पर, यह dtype = int के बिना परिणाम है:

In [2]: np.arange(-3, 0, 0.5)                                                  
Out[2]: array([-3. , -2.5, -2. , -1.5, -1. , -0.5])
and we should get this with dtype=int:
In [4]: np.arange(-3, 0, 0.5).astype(int)                                      
Out[4]: array([-3, -2, -2, -1, -1,  0])

संख्यात्मक मैनुअल में कहा गया है:
dtype: dtype
आउटपुट सरणी का प्रकार। यदि dtype नहीं दिया गया है, तो अन्य इनपुट तर्कों से डेटा प्रकार का अनुमान लगाएं।

इस प्रकार यह केवल उत्पादन सरणी, सही असर करना चाहिए?

import numpy as np
print(np.arange(-3, 0, 0.5))
print(np.arange(-3, 0, 0.5, dtype=int))
print(np.arange(-3, 0, 0.5).astype(int))

त्रुटि संदेश:

कोई त्रुटि संदेश नहीं ...

Numpy / पायथन संस्करण जानकारी:

हमने इसे संख्यात्मक '1.18.4' (शुद्ध पायथन 3.7.6) के साथ-साथ '1.18.1' (नवीनतम अपडेट के साथ एनाकोंडा 3.7) के तहत परीक्षण किया। एक ही परिणाम।

1.18.4 3.7.6 (डिफ़ॉल्ट, 28 फरवरी 2020, 15:25:38)
[क्लैग 11.0.0 ( https://github.com/llvm/llvm-project.git eefbff0082c5228e01611f7

1.18.1 3.7.4 (डिफ़ॉल्ट, अगस्त 13 2019, 20:35:49)
[जीसीसी 7.3.३.०]

00 - Bug numpy.core

स्रोत

davrot

सबसे उपयोगी टिप्पणी

"स्टॉप" से बड़े मूल्य प्राप्त करना वास्तव में अच्छा नहीं है और थोड़ा अप्रत्याशित है। यदि व्यवस्था फ्लोट के लिए नहीं है, तो आप फ्लोटी सुन्न प्रकार की जांच कर सकते हैं और एक अपवाद बढ़ा सकते हैं।

इसके अलावा dtype के लिए मैन्युअल प्रविष्टि वास्तव में उपयोगकर्ता को केवल आउटपुट के एक astype (dtype) रूपांतरण जैसी कुछ की उम्मीद करती है।

कैसा रहेगा:
1.) गैर-पूर्णांक तर्कों के लिए अपवाद (अर्थात प्रारंभ, रोक, चरण)।
2.) जाँच करें कि क्या रोकें = = शुरू करें, अन्यथा एक अपवाद बढ़ाएं
3.) फंक्शन की शुरुआत में इंटेक को रोकना, रोकना, कदम रखना।
4.) astype (dtype) आउटपुट

1. के बजाय) यदि आप एक गैर-पूर्णांक इनपुट पाया जाता है, तो आप अरेंज के अंदर लिन्स्पेस को रीडायरेक्ट कर सकते हैं।

davrot 5 मई 2020

👍2

सभी 5 टिप्पणियाँ

इस तरह से कीड़े को बार-बार बताया जाता है। समय के लिए खोए गए कारणों के लिए, मुझे पूरा विश्वास है कि अरेंजमेंट का कार्यान्वयन कुछ इस तरह है:

def arange(start, stop, step, dtype):
    n = (start - stop) // step

    # dtype.type is a cast
    step = dtype.type(start + step) - dtype.type(start)

    # now do what you expect
    return [start + step*i for i in range(n)]

eric-wieser 5 मई 2020

शायद हमें उस छद्म कोड को प्रलेखन में जोड़ना चाहिए?

mattip 5 मई 2020

हाँ, यह कोड सही है ( n 100

arange को बार-बार यकीनन टूटी हुई परिभाषा के लिए नफरत है, लेकिन मैं इसे संबोधित करने के लिए एक बहुत अच्छे प्रस्ताव के बारे में नहीं सोच सकता (हालांकि शायद एक पहले आया था)।
इसकी तरह नहीं कि हम arange व्यवहार को अच्छी तरह से तैरने के लिए बदल सकते हैं (शायद सटीक फ़िक्सअप, लेकिन अंत-बिंदु परिवर्तन कोई अच्छा आईएमओ नहीं है)। इसलिए हमें एक नया फ़ंक्शन बनाने की आवश्यकता होगी ... लेकिन तब ज्यादातर मामलों में यह मुझे लगता है कि linspace "सही" फ्लोट अरेंजमेंट से बेहतर है, मुझे यकीन नहीं है कि एक सही फ्लोट-अरेंज वास्तव में है बहुत सारे उपयोग-मामले।

अंत में, मुझे लगता है कि मैं एक अच्छी तरह से सोचा प्रस्ताव करना चाहूंगा: / ...

seberg 5 मई 2020

davrot 5 मई 2020

👍2

हे मैं स्रोत योगदान को खोलने के लिए एक पूर्ण शुरुआत हूं। इसे एक कोशिश देने के बारे में सोचा। इस स्निपेट के बारे में कैसे? @ Eric-Wieser

x = []
for i in range(start, stop):
    x.append(i)
    x.append(i+step)
print(np.array(x, dtype))

इस तरह से कीड़े को बार-बार बताया जाता है। समय के लिए खोए गए कारणों के लिए, मुझे पूरा विश्वास है कि अरेंजमेंट का कार्यान्वयन कुछ इस तरह है:
def arange(start, stop, step, dtype):
    n = (start - stop) // step

    # dtype.type is a cast
    step = dtype.type(start + step) - dtype.type(start)

    # now do what you expect
    return [start + step*i for i in range(n)]

aryanxk02 5 नव॰ 2020

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