Numpy: अंडाकारों के साथ अनुक्रमण व्यवहार गैर-सहज है।

यह एक विशेष रूप से गंदा कोने के मामले की तरह दिखता है - मुझे लगता है कि हम ... को दो उन्नत सूचकांकों के रूप में मानते हैं, 0 और [0] , गैर-आसन्न माना जाता है - भले ही कुल्हाड़ियों वे सूचकांक _are_ आसन्न।

हम इस मुद्दे पर भाग गए जब सुन्न अनुक्रमण को दोहराने की कोशिश कर रहे थे। मुझे लगता है कि यह दो नियमों के बीच एक अजीब बातचीत है:

• एलिप्सिस पूर्ण स्लाइस के एक गुच्छे तक फैलता है, जिनमें से प्रत्येक को एक मूल सूचकांक माना जाता है
• मिश्रित ऑर्डर एडवांस और बेसिक इंडेक्स एक ट्रांसपोज़ ऑपरेशन को ट्रिगर करते हैं।

इस विशेष मामले को ट्रिगर किया जाता है क्योंकि 0-डी टपल (जब ... मौजूद सभी सूचकांकों के साथ प्रयोग किया जाता है) को अभी भी एक बुनियादी सूचकांक ब्लॉक माना जाता है, जब इसे वास्तव में अदृश्य होना चाहिए।

मैं मानता हूं कि यह सब भ्रमित करने वाला है, और यहां क्या होता है, यह जांचे बिना मैं निश्चित भी नहीं होता। लेकिन, यह मेरे लिए सही विकल्प की तरह प्रतीत होता है।

यह वास्तव में "अदृश्य" क्यों होना चाहिए? ... को किसी भी संख्या के आयामों के लिए पहचान का व्यवहार करना चाहिए। ऐसा करने के लिए, उसे सभी मामलों में बदलाव को ट्रिगर करना होगा। यानी series, ..., color रूप में आयोजित कुछ की कल्पना करें जहां ... उपयोगकर्ता-परिभाषित है और 0-d हो सकता है। यदि आप उस डेटा को संभालने के लिए एक प्रोग्राम लिखने के लिए थे, तो आपको इंडेक्सिंग की आवश्यकता होगी, चाहे कोई भी ... विस्तार (या विस्तार नहीं करता) करने के लिए अनुक्रमणित किया जाए।

अंत में, यह केवल भ्रामक है, और हमें इसे सुलझाने के लिए .oindex , और .vindex इत्यादि को गंभीरता से लेना होगा: https://numpy.org/neps/nep- 0021-उन्नत-indexing.html

मैं @seberg के तर्क के साथ

मुझे उस प्रस्ताव के बारे में पता नहीं था, संदर्भ @seberg के लिए धन्यवाद!

मुझे यह बताने के लिए कि मुझे आपका तर्क समझ में आता है, बस फिर से बताने दें। मान लें कि हम उन्नत सूचकांकों को A और मूल सूचक B रूप में लेबल करते हैं और जैसा कि ऊपर बता रहा हूं कि मैं reordering op a (सामान्यीकृत) हस्तांतरण कर रहा हूं। आपके उदाहरण में, हमारे पास चार मामले हैं:

• [A1, ..., A2] और [B1, ... A1] : ये मामले [A1, A2, ....] और [A1, B1, ...] के हस्तांतरण को ट्रिगर करते हैं, भले ही ... विस्तार हो।
• [A1, ..., B1] और [B1, ..., B2] : ये मामले नहीं हैं।

एक बार जब आप जानते हैं कि ये नियम (ए या बी) series और color हैं, तो यह स्वतंत्र है कि ... विस्तार कैसे हो। यह मूल सूचकांकों के एक (संभावित 0-d) ब्लॉक के रूप में ... इलाज के बराबर है। 0-d ... एक विशेष मामले के रूप में व्यवहार करना बुरा होगा क्योंकि उपयोगकर्ता 2-डी सरणी या 3 या अधिक-डी में पारित हो गया है या नहीं, इस पर स्थिति सशर्त होगी। मैं सहमत हूं, यह एक बुरी जगह है।

मेरा अंतर्ज्ञान कि 0-d ब्लॉक नहीं होना चाहिए, कैसे tuples व्यवहार करते हैं, जहां किसी भी i लिए प्रेरित किया गया था,

i: int
M: Tuple[int, ...]
N = ()
assert M[:i] + N + M[i:] == M

यह numpy इंडेक्सिंग कन्वेंशन के साथ संघर्ष करता है जिसके परिणामस्वरूप i आधार पर उपरोक्त चार मामलों में परिणाम होता है। यह ट्रांज़ोज़ ऑपरेशन के साथ ही अधिक है, बजाय इसके कि ... का इलाज कैसे किया जाता है, और NEP21 प्रस्ताव के लिए एक तर्क है।

विकास के दौरान हम स्विच करेंगे कि हमने अनुक्रमण कैसे किया और कोड को भविष्य में प्रूफ करने के लिए ... सम्मिलित करेंगे और जब आकृतियों को जादुई रूप से स्थानांतरित किया जाता है तो वास्तव में भ्रमित हो सकते हैं। यह केवल ... मामले में विशेष रूप से प्रतिगामी होने से समाप्त हो गया था।

निगाह डालने के लिए धन्यवाद! यदि आप चाहें तो मैं एक डॉक्टर पीआर सबमिट कर सकता हूं।

@antonl एक डॉक्टर पीआर हमेशा स्वागत है, यहाँ कई सुधार संभव हैं।