Numpy: np.random.choice मास्केड सरणी प्रोब पर रेंज इंडेक्स से बाहर लौटता है।

को निर्मित 15 अग॰ 2020 · 6टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

import numpy as np

a = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.3])
masked_a = np.ma.masked_array(a, [0, 0, 1, 1])
counter = np.zeros(len(a) + 1)
while True:
    action = np.random.choice(len(a), p=masked_a)
    counter[action] += 1
    print(counter / counter.sum())

# [0.09931198 0.20076697 0.         0.         0.69992105]

यह एक इंडेक्स> 3 नहीं लौटाता है, लेकिन जब नकाबपोश सरणी का अंतिम तत्व सच होता है, तो यह इंडेक्स = 4 लौटा सकता है

00 - Bug numpy.ma numpy.random

स्रोत

shtse8

सभी 6 टिप्पणियाँ

यह अंक भी Generator.choice खस के विकास संस्करण में होता है:

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.__version__ 
Out[2]: '1.20.0.dev0+986e533'

In [3]: rng = np.random.default_rng()

In [4]: pm = np.ma.masked_array([0.1, 0.2, 0.4, 0.3], mask=[0, 0, 1, 1])

In [5]: rng.choice(4, p=pm, size=12)
Out[5]: array([4, 4, 4, 0, 4, 1, 4, 0, 0, 4, 4, 4])

WarrenWeckesser 15 अग॰ 2020

पहले मैंने "बग" लेबल जोड़ा, लेकिन यह एक व्यक्तिपरक निर्णय है। सुन्न में अन्य कार्य हैं जो नकाबपोश सरणियों को सही ढंग से नहीं संभालते (या बेहतर, "सही ढंग से", क्योंकि "शुद्धता" भी एक निर्णय कॉल हो सकती है) जहां हम जरूरी नहीं कि इसे बग नहीं मानते हैं। शायद यह अपरिभाषित व्यवहार का एक उदाहरण है, और इस मुद्दे के लिए संक्षिप्त जवाब "ऐसा मत करो!" है। हालांकि, यह अच्छा होगा, अगर हम निरर्थक परिणामों को वापस करने के बजाय एक अपवाद उठा सकते हैं।

एक नकाबपोश सरणी के लिए एक स्पष्ट जांच को जोड़ने के लिए पर्याप्त होगा, और यदि कोई भी मूल्य वास्तव में नकाबपोश हैं, तो एक त्रुटि उठाएं, लेकिन यह बहुत विशिष्ट, तदर्थ निर्धारण जैसा लगता है।

WarrenWeckesser 15 अग॰ 2020

❤1

क्या Generator.choice __array_function__ लिए प्रेषण है? यदि ऐसा नहीं होता है, तो शायद यह होना चाहिए।

यदि ऐसा होता है, तो मुझे लगता है कि हम इसे केवल अन्य सभी "नकाबपोशों के साथ ही फेंक देते हैं" क्योंकि हमने __array_function__ अभी तक लागू नहीं किया है।

eric-wieser 15 अग॰ 2020

❤1

पहले मैंने "बग" लेबल जोड़ा, लेकिन यह एक व्यक्तिपरक निर्णय है। सुन्न में अन्य कार्य हैं जो नकाबपोश सरणियों को सही ढंग से नहीं संभालते (या बेहतर, "सही ढंग से", क्योंकि "शुद्धता" भी एक निर्णय कॉल हो सकती है) जहां हम जरूरी नहीं कि इसे बग नहीं मानते हैं। शायद यह अपरिभाषित व्यवहार का एक उदाहरण है, और इस मुद्दे के लिए संक्षिप्त जवाब "ऐसा मत करो!" है। हालांकि, यह अच्छा होगा, अगर हम निरर्थक परिणामों को वापस करने के बजाय एक अपवाद उठा सकते हैं।
एक नकाबपोश सरणी के लिए एक स्पष्ट जांच को जोड़ने के लिए पर्याप्त होगा, और यदि कोई भी मूल्य वास्तव में नकाबपोश हैं, तो एक त्रुटि उठाएं, लेकिन यह बहुत विशिष्ट, तदर्थ निर्धारण जैसा लगता है।

मुझे लगता है कि अगर यह इसे सही ढंग से नहीं संभालता है, तो इसे नकाबपोश ऐरे को पास नहीं होने देना चाहिए (अपवाद को उठाना चाहिए) लेकिन ज्यादातर सही काम करता है (यह कुछ मामलों को छोड़कर अच्छी तरह से काम करता है)। यह उत्पादन पर्यावरण के लिए संभावित मुद्दों का कारण हो सकता है।

shtse8 16 अग॰ 2020

__array_function__ में Generator __array_function__ का कोई उपयोग नहीं है। जबकि कई बल आदानों को अच्छी तरह से सी सन्निहित व्यवहार किया जाता है, यह संभवतः मामला है कि कुछ फ़ंक्शन हमेशा इस धार्मिक रूप से पर्याप्त बल नहीं देते हैं।

bashtage 17 अग॰ 2020

यदि आप NPY_ARRAY_ENSUREARRAY जोड़ते हैं तो आप एक ndarray के साथ समाप्त होते हैं जो पूर्ण है और मास्क को अनदेखा करता है। यह कहना मुश्किल है कि ऐसा करना "सही" है। @WarrenWeckesser के उदाहरण में, यह संभावनाओं के रूप में pm=np.array([.1,.2,.3,.4]) का उपयोग करके समाप्त होता है।

bashtage 18 अग॰ 2020

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Numpy: np.random.choice मास्केड सरणी प्रोब पर रेंज इंडेक्स से बाहर लौटता है।

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