Numpy: समवर्ती संरचित सरणियों (विभाजन दोष) के साथ समस्या (Trac # 2084)

को निर्मित 20 अक्तू॰ 2012 · 7टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

2012-03-19 पर @ ऑस्ट्रिफ़िक टिकट http://projects.scipy.org/numpy/ticket/2084 , @astrofrog द्वारा, अज्ञात को सौंपा गया

निम्नलिखित समस्या को प्रदर्शित करता है - भले ही नेम्पी को पता है कि एक संरचित सरणी के क्षेत्रों को कैसे बदलना है, अगर यह संरचित सरणियों को स्वयं करने की कोशिश करता है, तो यह दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है:

In [1]: import numpy as np

In [2]: d1 = np.array(zip(['a','b','c']), dtype=[('b', '|S1')])

In [3]: d2 = np.array(zip(['aa','bb','cc']), dtype=[('b', '|S2')])

In [4]: np.hstack([d1['b'],d2['b']])
Out[4]: 
array(['a', 'b', 'c', 'aa', 'bb', 'cc'], 
      dtype='|S2')

In [5]: np.hstack([d1, d2])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/Users/tom/<ipython-input-5-bd5cc420043d> in <module>()
----> 1 np.hstack([d1, d2])

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/shape_base.pyc in hstack(tup)
    268 
    269     """
--> 270     return _nx.concatenate(map(atleast_1d,tup),1)
    271 

TypeError: invalid type promotion

एक समान मुद्दा विभिन्न एंडियन-नेस के फ्लोटिंग-पॉइंट मूल्यों के साथ होता है:

In [1]: import numpy as np

In [2]: d1 = np.array(zip([1,2,3]), dtype=[('a', '<f4')])

In [3]: d2 = np.array(zip([1,2,3]), dtype=[('a', '>f4')])

In [4]: np.hstack([d1['a'],d2['a']])
Out[4]: array([ 1.,  2.,  3.,  1.,  2.,  3.], dtype=float32)

In [5]: np.hstack([d1, d2])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/Users/tom/<ipython-input-5-bd5cc420043d> in <module>()
----> 1 np.hstack([d1, d2])

/Users/tom/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/numpy/core/shape_base.pyc in hstack(tup)
    271     # As a special case, dimension 0 of 1-dimensional arrays is "horizontal"
    272     if arrs[0].ndim == 1:
--> 273         return _nx.concatenate(arrs, 0)
    274     else:
    275         return _nx.concatenate(arrs, 1)

TypeError: invalid type promotion

कुछ मामलों में, यह विभाजन दोष भी पैदा कर सकता है, हालांकि मुझे अभी तक इसे लगातार पुन: पेश करने का तरीका नहीं मिला है।

00 - Bug numpy.core

स्रोत

numpy-gitbot

सबसे उपयोगी टिप्पणी

@charris : कोई भी मौका इस मुद्दे को फिर से खोला जा सकता है? कम से कम उस स्थिति में जहां फ़ील्ड सभी नामों का मिलान करता है और उसी क्रम में होता है, मुझे लगता है कि यह स्पष्ट है कि परिणाम में इस क्रम में इन फ़ील्ड के नाम होने चाहिए और प्रत्येक फ़ील्ड को संबंधित प्रकारों को बढ़ावा देने के परिणाम का उपयोग करना चाहिए।

anntzer 3 जन॰ 2017

👍3

सभी 7 टिप्पणियाँ

_trac उपयोगकर्ता lcampagn ने 2012-09-24_ पर लिखा

मैं इस बग की पुष्टि कर सकता हूं और विभाजन दोष को पुन: उत्पन्न कर सकता हूं:

>>> import numpy as np
>>> a = np.empty(1, dtype=[('x', object)])
>>> b = np.empty(1, dtype=[('x', float)])
>>> np.concatenate([a,b])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: invalid type promotion
>>> np.concatenate([a,b])
Segmentation fault (core dumped)

मैंने कुछ अलग-अलग उदाहरणों में इस दुर्घटना में भाग लिया है।
मैं लिनक्स (1.6.1-6ubuntu1) और विंडोज पर इस दुर्घटना का कारण बन सकता हूं।
मैं उपयोगी स्टैक निशान उत्पन्न करने में सक्षम नहीं हूं - यह प्रतीत होता है कि यह बग कुछ स्टैक भ्रष्टाचार का कारण बनता है।

numpy-gitbot 20 अक्तू॰ 2012

2012-09-24 को trac user lcampagn द्वारा Issue with concatenating structured arrays से Issue with concatenating structured arrays (segmentation fault) शीर्षक बदला गया

numpy-gitbot 20 अक्तू॰ 2012

मुझे लगता है कि यह numpy/core/src/multiarray/convert_datatype.c:1122 में TODO के साथ करना है:

/* TODO: Also combine fields, subarrays, strings, etc */

कम से कम, इस मुद्दे में यह अंतिम विफलता है।

JStech 5 अक्तू॰ 2013

मैं segfault को पुन: पेश करने में सक्षम नहीं हूं।

मैंने यह महसूस करने के लिए पर्याप्त रूप से खोदा है कि अंतिम मुद्दा यहां NumPy को मनमाने ढंग से संरचित सरणियों को संयोजित करने के लिए कह रहा है, यह स्ट्रिंग्स को संयोजित करने की तुलना में अधिक जटिल है। यह मुद्दा एक ऐसे मामले को प्रस्तुत करता है जहां संयोजन आंख के लिए स्पष्ट है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि कैसे NumPy को मनमाने ढंग से संरचित सरणियों को मर्ज करना चाहिए (मान लें कि समान नाम वाले फ़ील्ड को संयुक्त किया जाना है? जो रहता है उसके संघ को ले जाएं?)।

चूंकि मैं इस परियोजना के लिए नया हूं, इसलिए मैं इसे अभी के लिए खुला छोड़ दूंगा, और अपने प्रयासों को निर्देशित करने के लिए कहीं और खोजने की कोशिश करूंगा :-P

JStech 7 अक्तू॰ 2013

खैर, इसे सेगफॉल्ट नहीं करना चाहिए। यदि कोई चीज़ निकलती है तो हमें एक त्रुटि उठानी चाहिए।

charris 7 अक्तू॰ 2013

हाँ - यह अब एक त्रुटि उठा रहा है। मैं इसे segfault तक नहीं पहुंचा सका।

JStech 7 अक्तू॰ 2013

anntzer 3 जन॰ 2017

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