Numpy: BUG : np.vectorize () 함수는 첫 번째 요소에서 두 번 작동합니다 (함수가 변경 가능한 객체를 수정할 때 표시됨).

사전 목록이 있습니다. np.vectorize를 사용하여 목록의 각 사전에 대한 사전 요소를 수정하는 함수를 적용하려고합니다. 결과는 벡터화가 첫 번째 요소에서 두 번 작동한다는 것을 보여줍니다. 이것은 고칠 수있는 버그입니까? (아마도 벡터화가 첫 번째 요소의 유형을 검사한다는 사실과 관련이 있습니까?) 다음은 몇 가지 사례 및 출력입니다.

사전 수정이없는 간단한 테스트 케이스 :

def fcn1(x):
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn1)(a))
print(a, '\n\n')

산출:

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[1 1 1]
[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]

이제 사전을 수정하고 함수가 첫 번째 요소에 두 번 적용되는지 확인합니다.

def fcn2(x):
    x['b'] += 1
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn2)(a))
print(a, '\n\n')

산출:

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[3 2 2]
[{'b': 3}, {'b': 2}, {'b': 2}]  

버그의 일관성을 확인하려면 다른 수정을 시도하십시오.

def fcn3(x):
    x['b'] *= 2
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn3)(a))
print(a, '\n\n')

산출:

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[4 2 2]
[{'b': 4}, {'b': 2}, {'b': 2}]    

실제로 반환 값을 제공하지 않고도 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다 (사용 사례에서 사용하려는 방법입니다).

def fcn4(x):
    x['b'] += 1
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
np.vectorize(fcn4)(a)
print(a, '\n\n')

산출:

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[{'b': 3}, {'b': 2}, {'b': 2}]

그건 그렇고, 길이 3의 목록에 대해 특별한 것은 없습니다. 당신은 그것을 변경할 수 있고 두 번 수정되는 첫 번째 요소의 동일한 동작을 볼 수 있습니다.

Numpy 버전 1.11.3과 1.12.0을 모두 사용하여 동작을 확인했습니다.

편집하다:
또한 "첫 번째 요소에서 유형 테스트"문제를 확인하는 해결 방법을 찾았습니다. otypes 인수를 지정하면 첫 번째 요소가 두 번 적중되지 않습니다.

def fcn(x):
    x['b'] += 1
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3)]
print a
print np.vectorize(fcn, otypes=[dict])(a)
print a, '\n\n'

산출:

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[2 2 2]
[{'b': 2}, {'b': 2}, {'b': 2}]