Numpy: बग: समयबद्धता और फ्लोट पदोन्नति कभी-कभी काम करती है

को निर्मित 10 जून 2020 · 4टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

निम्नलिखित उदाहरण सममित परिणाम नहीं देते हैं:

np.promote_types("float32", "m8")
# returns "m8", which is probably wrong
np.promote_types("m8", "float32")
# raises TypeError.

अन्य सभी फ़्लोटिंग पॉइंट प्रकारों के लिए भी यही सच है। मुझे आश्चर्य है कि अगर वहाँ कुछ अजीब तर्क है, एक हैक के रूप में कुछ ufunc कॉल की अनुमति देने के लिए, लेकिन मुझे अभी तक एक नहीं मिला।

00 - Bug numpy.dtype

स्रोत

seberg

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ऐसा लगता है कि कम से कम np.multiply इसका समर्थन करता है।

import numpy as np
print(np.multiply(np.timedelta64(1), 1.2))

मुझे लगता है कि ऊपर भी एक बग माना जाना चाहिए।

anirudh2290 12 जून 2020

मुझे लगता है कि यह प्रश्न हमेशा सही है कि ufuncs के लिए "कास्टिंग नियमों को इस सवाल के द्वारा लागू किया जाता है कि जब दस्तावेज़ में वर्णित डेटा प्रकार" सुरक्षित रूप से "किसी अन्य डेटा प्रकार में डाला जा सकता है"। ऐसा लगता है कि ऊपर के अपवाद हैं जैसे कि कास्टिंग सुरक्षित नहीं है, लेकिन हमने ufunc को काम करने के लिए बनाया है। मुझे लगता है कि इस मामले में Prom_types को अभी भी अमान्य प्रकार का प्रचार (दोनों np.promote_types ("float32", "m8") और np.promote_types ("m8," float32 ") के लिए कहना चाहिए। क्या हमें मामले के आधार पर ufunc को काम करने की अनुमति देना जारी रखने की आवश्यकता है?

anirudh2290 12 जून 2020

हां, हमें स्पष्ट रूप से यह स्पष्ट करना होगा कि np.promote_types एक सामान्य नियम होना चाहिए जो हमेशा उचित हो। यही कारण है कि मुझे "सामान्य dtype" शब्द पसंद है। यह उदाहरण है कि dtype जिसका उपयोग np.concatenate साथ किया जा सकता है।

प्रत्येक ufunc व्यक्तिगत रूप से "सामान्य dtype" या अन्य तर्क का उपयोग करके एक विशिष्ट ऑपरेशन को लागू करने का निर्णय ले सकता है। हम विशेष रूप से कई और समयबद्धता के लिए करते हैं, इसलिए यह वास्तव में एक अलग मुद्दा है।

मुझे लगता है कि हम वास्तव में कई जगहों पर इस तर्क का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि ufuncs ज्यादातर आपके नोट के अनुसार np.can_cast(..., ...) पर निर्भर करते हैं। और जब कि आम तौर पर टाइप प्रमोशन के साथ गठबंधन किया जाता है, तो यह यहां नहीं है।

seberg 12 जून 2020

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उपरोक्त चर्चा को देखते हुए मैं आगे बढ़ गया और Prom_types के लिए सुधार जोड़ा।

anirudh2290 12 जून 2020

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