Numpy: 객체 배열의 "제어된" 생성

에 만든 2019년 12월 04일 · 45코멘트 · 출처: numpy/numpy

객체 배열의 자동 생성은 최근 numpy에서 더 이상 사용되지 않습니다. 변경 사항에 동의하지만 사용자 제공 인수가 비객체 배열로 변환 가능한지 여부를 결정하는 특정 종류의 일반 코드를 작성하는 것은 다소 어려울 것 같습니다.

재현 코드 예:

Matplotlib에는 다음 스니펫이 포함되어 있습니다.

    # <named ("string") colors are handled earlier>
    # tuple color.
    c = np.array(c)
    if not np.can_cast(c.dtype, float, "same_kind") or c.ndim != 1:
        # Test the dtype explicitly as `map(float, ...)`, `np.array(...,
        # float)` and `np.array(...).astype(float)` all convert "0.5" to 0.5.
        # Test dimensionality to reject single floats.
        raise ValueError(f"Invalid RGBA argument: {orig_c!r}")

그러나 때때로 함수는 다양한 형식의 색상 배열 로 호출됩니다(예: ["red", (0.5, 0.5, 0.5), "blue"] ) -- 우리는 ValueError를 잡아서 대신 한 번에 하나씩 각 항목을 변환합니다.

이제 np.array(c)를 호출하면 DeprecationWarning이 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까? np.min_scalar_type(c) 와 같은 것도 경고를 내보냅니다(그렇지 않아야 한다고 생각합니까?). 그래서 "이것을 배열로 변환했다면 dtype은 어떻게 될까요?"를 확인하는 방법이 명확하지 않습니다.

Numpy/Python 버전 정보:

1.19.0.dev0+bd1adc3 3.8.0 (기본값, 2019년 11월 6일, 21:49:08)
[GCC 7.3.0]

57 - Close?

출처

anntzer

가장 유용한 댓글

누군가 operator.mod 예제를 가리킬 수 있습니까?

== 연산자의 경우, 내가 본 것은 np.array(vals, dtype=object) == vals vals=[1, [2, 3]] 와 같은 작업을 수행하는 것이므로 솔루션은 사전에 오른쪽에 배열을 생성하는 것입니다. 옆.

많은 scipy 실패 는 np.array([0.25, np.array([0.3])]) 형식인 것 같습니다. 여기서 스칼라와 ndarray를 shape==(1,) 와 혼합하면 차원 검색에 위배되고 개체 배열이 생성됩니다. 외부 참조 gh-15075

mattip 에 2019년 12월 09일

👍2

모든 45 댓글

하나의 옵션은
```파이썬
노력하다:
# 게임보다 앞서서 사용 중단을 대체할 오류로 승격합니다.
warnings.catch_warnings() 사용:
warnings.filterwarnings('raise', DeprecationWarning, message="...")
c_arr = np.asarray(c)
예외(DeprecationWarning, ValueError):
# ValueError에 대해 현재 무엇을 하든

eric-wieser 에 2019년 12월 04일

나는이를 생각하고, 실패한 테스트 발광 곳 GH-15045에서 언급이 인스턴스되는 DeprecationWarning 대신 직접이 발광 몇 년 동안 ValueError 필요한 것보다 더 많은 코드 이탈의 원인을.

mattip 에 2019년 12월 04일

warnings.catch_warnings 는 스레드로부터 안전하지 않습니다. 이로 인해 해결 방법은 후속 문제가 발생하기 쉽습니다.

seberg 에 2019년 12월 04일

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코드 변동은 사용 중단 기간의 가치가 있다고 생각합니다.

Matplotlib는 이러한 종류의 변경 사항을 조기에 정확히 포착하기 위해 경고와 함께 테스트 스위트를 실행하므로 시스템이 저에게 작동하는 것처럼 보입니다. :)

tacaswell 에 2019년 12월 04일

그러나 AFAICT에는 합리적으로 쉬운 수정조차 없습니다(위에서 지적한 대로 제안된 수정은 스레드로부터 안전하지 않음)./

anntzer 에 2019년 12월 04일

👍1

나는 여기서 @antzer 의 요점을

문제는 오늘날 라이브러리 작성자가 실제로... 경고를 내보내지 않고 "경고를 내보내는가"라고 물을 방법이 없다는 것입니다. 경고를 억제하는 것은 스레드로부터 안전하지 않습니다.

스레드 안전성 경고: https://bugs.python.org/issue37604

eric-wieser 에 2019년 12월 04일

AFAIK, 지원 중단은 릴리스 분기에 있습니다. 되돌리시겠습니까? 그렇지 않은 경우 수정 사항에 백포트가 필요합니다. 릴리스 브랜치 휠에서 경고가 발생하지 않았고 마지막 두 빌드까지 야간 빌드에 표시되지 않은 이유가 아직 명확하지 않습니다. 나는 브랜치 이후에 아무것도 변경하지 않았고 아마도 #15040을 제외하고 마스터 브랜치에서 그 이후로 커밋에서 매우 의심스러운 것이 없어 보입니다.

charris 에 2019년 12월 04일

IMHO(그리고 위의 @mattip 의 요점과

anntzer 에 2019년 12월 04일

또는 다중 빌드 처리 분기가 마스터와 다를 수 있습니다.

charris 에 2019년 12월 04일

FWIW 저는 특히 비정형 데이터 구조의 열렬한 사용자로서 이 변경에 대해 항상 -1 이상이었습니다. 하지만 어쨌든 이제 SciPy 1.4.0rc2 준비에 대한 수백 가지 테스트 실패에 대해 무엇을 해야 하는지 알아내야 합니다. https://github.com/scipy/scipy/pull/11161

tylerjereddy 에 2019년 12월 04일

이제 수백 번의 테스트 실패에 대해 무엇을 해야 하는지 알아내야 합니다.

쉬운 옵션은 다음과 같습니다.

pytest 구성에서 경고 표시 안 함
문제를 열어 나중에 수정하세요.

사용하여 우리의 요점 DeprecationWarning 대신 ValueError 다운 스트림 프로젝트와 사용자에게 정확히 할 수있는 유예 기간을 제공하는 것이 었습니다.

eric-wieser 에 2019년 12월 04일

AFAIK, 지원 중단은 릴리스 분기에 있습니다. 되돌리시겠습니까?

제 생각에는 비가 내리는 문제입니다. 이제 Pandas, Matplotlib, SciPy, 내부 numpy.testing 및 NumPy ufuncs, == 등의 문제 목록이 있습니다. 지금 변경 사항을 되돌리고 모든 항목을 평가/수정해야 한다고 생각합니다. 그런 다음 지원 중단을 다시 도입합니다.

rgommers 에 2019년 12월 04일

보류 중인 deprecationwarning에 대해 타협할 수 있습니까?

eric-wieser 에 2019년 12월 04일

그런 식으로 다운스트림 프로젝트는 무시 목록에 추가할 수 있으며 DeprecationWarning으로 다시 전환하면 다시 결정을 내리게 됩니다.

eric-wieser 에 2019년 12월 04일

우리는 "일련의 값이 주어지면 matplotlib가 단일 색상인지 색상 목록인지 어떻게 결정할 수 있는지"로 보이는 원래 문제에서 벗어난 것 같습니다. 값을 ndarray로 캐스팅하고 해당 배열의 dtype을 확인할 필요가 없는 솔루션이 있어야 한다고 생각합니다. 어떤 종류의 재귀 is_a_color() 함수가 더 나은 솔루션일 수 있습니다.

mattip 에 2019년 12월 04일

#15053에서 1.18.x의 변경 사항을 되돌렸습니다.

charris 에 2019년 12월 04일

scipy와 pandas CI를 깨는 것은 마스터에서도 일시적으로 되돌릴 수 있을 정도로 짜증납니다. 그래도 기본적으로 예정된(한 달 이내)로 돌아가고 싶습니다. 하지만 해결책을 찾아야 할 수도 있습니다. 또한 pandas가 하는 수정 작업은 catch_warnings 를 사용하기 때문에 약간 걱정스럽습니다.

정말로 방법이 없다면 스레드로부터 안전한 경고 억제가 필요합니다. np.seterr 슬롯을 가질 수 있습니다 :/.

seberg 에 2019년 12월 04일

우리는 "일련의 값이 주어지면 matplotlib가 단일 색상인지 색상 목록인지 어떻게 결정할 수 있는지"로 보이는 원래 문제에서 벗어난 것 같습니다.

@antzer 가 제기하는 문제가 더 일반적이라고 생각합니다. 다음과 같은 논리로 다양한 유형의 입력을 받는 함수를 작성하는 것입니다.

ndarray(flexible_input)
if `new_ndarray.dtype.kind == 'O': 이것을 처리
기타: use_the_array

이러한 코드에 dtype=object 를 추가할 수 없으므로 어떻게 해야 합니까?

또한 pandas가 하는 수정 작업은 catch_warnings 를 사용하기 때문에 약간 걱정스럽습니다.

@seberg 가 suppress_warnings 더 좋지 않았나요?

rgommers 에 2019년 12월 04일

@rgommers 아니요, suppress_warnings 경고 억제가 영구적이어서는 안 되는 문제를 해결했습니다. 그것은 최신 파이썬 버전에서 수정되었으므로 더 이상 필요하지 않습니다(중첩을 지원하기 때문에 더 나은 속성을 갖지만 스레드 안전성을 지원하지 않습니다. 파이썬 외부에서 가능한지 확실하지 않으며 심지어 그렇다면 아마도 바람직하지 않을 것입니다)

seberg 에 2019년 12월 05일

문제가 있는 사례가 원래 의도(https://numpy.org/neps/nep-0034.html)에 어긋나는지 완전히 확신할 수는 없습니다.

어쨌든, 탈출구는 "당신의 관심에 감사하지만 우리는 명시적으로 컨텍스트 종속 객체 dtype을 원하고 문제가 있는 입력을 스스로 처리할 것입니다"라는 라인에 따라 이전 동작을 명시적으로 활성화하는 것입니다. 중 하나와 같은 것

~~~
np.array(데이터, dtype='allow_object')

np.array(데이터, allow_object_dtype=True)

np.array_create_allow_object_dtype() 사용:
np.array(데이터)
~~~

모두 그다지 예쁘지 않고 이름 지정이 확실히 개선될 것입니다. 그러나 이것은 행동에 의존하고 (적어도 당분간은) 그것을 유지하고자 하는 라이브러리를 위한 깨끗한 방법을 제공합니다.

timhoffm 에 2019년 12월 05일

실제로 matplotlib의 경우가 아닙니까?

with np.forbid_ragged_arrays_immediately():
    np.array(data)

실제로 개체 dtype을 얻는 대신 오류를 잡고 싶기 때문에?

eric-wieser 에 2019년 12월 06일

현재 마스터에 대해 보류 중인 지원 중단의 되돌리기가 없습니다. 1.18에서와 같이 완전히 되돌려야 한다고 생각하지 않습니다. 수정 사항도 제거되었기 때문입니다. @mattip 장기적으로 무엇을 할 것인지 결정할 때까지 더 목표로 삼은 복귀에 감사드립니다.

charris 에 2019년 12월 06일

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FWIW 내 생각에 mpl에서 이 문제가 발생한 대부분의 위치는 수정될 수 있다고 생각합니다.
나는 @timhoffm이 제안한 API가 with np.forbid_ragged_arrays_immediately: 보다 더 좋을 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 후자는 전자의 관점에서 쉽게 작성할 수 있기 때문입니다(raise if np.array(..., allow_object=True).dtype == object ) 반면 반대( try: with np.forbid: ... except ValueError: ... )는 여전히 객체 배열을 생성하려는 경우 덜 효율적입니다. 그러나 CM(단지 "사용 중단 기간을 로컬로 이동")은 없는 것보다 낫습니다.

(다시 말하지만, 나는 변경이 좋은 것이라고 생각합니다. 그것은 단지 그것이 어떻게 실행되느냐의 문제일 뿐입니다.)

anntzer 에 2019년 12월 06일

예, API가 어떻게 생겼는지 알아내기만 하면 됩니다. 많은 사람들이 지적했듯이 현재 두 가지 주요 문제가 있습니다.

object 및 "allow ragged" 혼동. 객체에 합리적인 유형이 있는 경우(예 Decimal ) 실제로 경고/오류를 받고 싶지만 dtype=object 전달해야 할 수도 있습니다.
새로운 동작을 선택 하거나 이전 동작을 계속 사용하는 방법은 없습니다(경고 없이). 내부 사용에는 최소한 옵트인이 필요할 것 같습니다. 제공하지 않으면 기본적으로 (간접적으로) 이러한 경우에 직면하는 최종 사용자만 있다고 가정합니까?

마지막으로, 우리는 그것을 우리의 코드에 집어넣는 방법을 알아내야 합니다. :). ndmin 는 최소한 비정상적 동작을 제어하는 플래그를 추가하는 또 다른 대상이 될 수 있습니다.

seberg 에 2019년 12월 06일

현재 마스터에 대해 보류 중인 지원 중단의 되돌리기가 없습니다. 1.18에서와 같이 완전히 되돌려야 한다고 생각하지 않습니다. 수정 사항도 제거되었기 때문입니다. @mattip 장기적으로 무엇을 할 것인지 결정할 때까지 더 목표로 삼은 복귀에 감사드립니다.

나는 완전한 되돌리기에 문제가 있다고 보지 않고 지금 의미가 있는 부분을 다시 도입합니다. 다시 말하지만, 무언가를 되돌리는 것은 무엇이 좋고 나쁨에 대한 가치 판단이 아니며, 병합 버튼을 눌러 방금 깨뜨린 많은 것들을 푸는 실용적인 방법일 뿐입니다. NEP에서 예측하지 못한 영향과 해결되지 않은 문제가 분명히 있으므로 먼저 되돌리는 것이 올바른 일입니다.

rgommers 에 2019년 12월 06일

아직 되돌리지 않는다는 주장 - 변경 사항이 마스터인 동안 다운스트림 CI 실행을 활용하여 해결 방법이 어떻게 생겼는지 시도하고 해결할 수 있습니다.

eric-wieser 에 2019년 12월 06일

다운스트림 CI는 빨간색이며 _매우_ 도움이 되지 않습니다. 이제 실패 목록이 있습니다. 여기서 우리의 삶을 조금 더 쉽게 만들기 위해 CI를 빨간색으로 유지할 필요가 없습니다.

rgommers 에 2019년 12월 06일

그리고 적어도 Matplotlib의 CI는 마스터 브랜치가 아닌 pip install --pre 에 대해 실행됩니다.

tacaswell 에 2019년 12월 06일

그리고 적어도 Matplotlib의 CI는 마스터 브랜치가 아닌 pip install --pre 에 대해 실행됩니다.

그것은 그것이 보이는 밤의 바퀴에서 당기는 것입니다. 변경 사항은 이미 1.18.0rc1에 대해 되돌려졌으므로 PyPI에서 --pre 로 설치하는 경우 변경 사항이 표시되지 않아야 합니다.

rgommers 에 2019년 12월 06일

위의 의견 중 일부는 NEP 34에서 제안된 변경 사항을 재고하는 것과 같습니다. 이 스레드가 이 토론을 계속하기에 적절한 장소인지 확실하지 않지만 여기로 이동합니다. (다른 곳에서 논의해야 하는 경우에는 아무런 해가 없습니다. 주석을 복사하여 붙여넣는 것은 쉽습니다. :smile: 또한 여러분 중 일부는 slack에 대한 토론에서 이러한 주석의 변형을 본 적이 있습니다.)

최근에 이것에 대해 생각한 후에 @timhoffm 의 첫 번째 제안과 같은 아이디어를 dtype 인수를 array 하면 함수가 1차원 객체 배열을 만들어 불규칙한 모양의 입력을 처리할 수 있습니다. 실제로 이것은 비정형 입력이 자동으로 객체 배열로 변환되는 dtype=None 의 NEP-34 이전 동작을 가능하게 합니다. dtype 대한 다른 값이 제공되면( None 또는 object ) 입력이 불규칙한 모양이면 사용 중단 경고가 제공됩니다. NumPy의 향후 버전에서는 해당 경고가 오류로 변환됩니다.

이제 dtype=object 를 사용하여 비정형 입력을 처리하는 것이 문제에 대한 좋은 해결책이 아니라는 것이 분명하다고 생각합니다. 이상적으로는 "비정형 배열"에서 "객체 배열"의 개념을 분리합니다. 그러나 우리는 그것들을 완전히 분리할 수 없습니다. 왜냐하면 우리가 비정형 배열을 처리하고자 할 때 우리가 선택할 수 있는 유일한 것은 객체 배열을 생성하는 것이기 때문입니다. 반면에 때때로 우리는 객체 배열을 원하지만 불규칙한 모양의 입력을 시퀀스의 객체 배열로 자동 변환하는 것은 원하지 않습니다.

예를 들어 ( @seberg 의 마지막 댓글 항목 1 참조) f1 , f2 , f3 및 f4 가 Fraction 개체이며 Fraction 의 개체 배열로 작업하고 있습니다. 비정형 배열을 만드는 데 관심이 없습니다. 실수로 a = np.array([f1, f2, [f3, f4]], dtype=object) 을 작성하면 NEP 34가 있는 모든 이유 때문에 오류를 생성하고 싶습니다. 그러나 NEP 34를 사용하면 길이가 3인 1차원 배열이 생성됩니다.

@timhoffm 의 두 번째 제안과 같이 새로운 키워드 인수를 추가하는 대안은 필요 이상으로 복잡해 보입니다. 우리가 해결하려고 하는 문제는 불규칙한 입력이 자동으로 1차원 객체 배열로 변환되는 "발총"입니다. 문제는 dtype=None 가 array 전달될 때만 발생합니다. 사용자가 dtype=None 를 dtype=<special-value-that-enables-ragged-handling> 로 대체하여 이전의 번거로운 동작을 유지하도록 요구하는 것은 설명하기 쉬운 API에 대한 간단한 변경입니다. 정말 그 이상이 필요합니까?

WarrenWeckesser 에 2019년 12월 06일

이제 dtype=object 를 사용하여 불규칙한 모양의 입력을 처리하는 것이 문제에 대한 좋은 해결책이 아니라는 것이 분명하다고 생각합니다. 이상적으로는 "비정형 배열"에서 "객체 배열"의 개념을 분리합니다.

합리적으로 들릴 수도 있습니다. NumPy에는 실제 "비정형 배열" 개념이 없다는 점을 지적하는 것도 좋습니다. 우리가 기본적으로 지원하지 않는 것(문서에서 "ragged" 검색, 문제 추적기 또는 메일링 리스트에서 원하는 경우 확인), DyND 및 XND가 지원하는 것입니다. "사용자를 현혹시키는 np.array([1, [2, 3]]) 행위를 제거하고자 합니다"라는 문구를 사용합니다. 따라서 새로운 API로 "비정형 배열"을 베이킹하는 것은 매우 주의해서 수행해야 하며, 이는 우리가 홍보하려는 것이 절대 아닙니다. 따라서 추가할 수 있는 dtype=some_workaround 의 이름을 명확히 하는 것이 좋습니다.

rgommers 에 2019년 12월 07일

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일반적인 의견은 NEP 34 이전과 같이 동작할 np.array(vals, dtype=special) 를 허용하여 지원 중단을 (무기한으로) 확장하는 솔루션을 중심으로 통합되는 것 같습니다. 라이브러리 사용이 special = getattr(np.special, None) 및 해당 코드는 여러 버전에서 작동합니다.

이제 이름과 노출 위치를 결정해야 합니다. 아마도 never_fail 또는 guess_dimensions ? 그것을 노출할 위치에 관해서는 np 대신 다른 내부 모듈에 매달아 두지 않고 _ 를 사용하여 실제로 개인 인터페이스임을 표시하는 것을 선호합니다.

앞으로 나아갈 길은 NEP 34를 수정한 다음 메일링 리스트에 토론을 노출하는 것이라고 생각합니다.

mattip 에 2019년 12월 08일

연산자( == 및 operator.mod 이상) 사용과 관련된 몇 가지 보고서도 있었습니다. 당신은 그것을 무시하거나 어떻게든 그 상태를 배열에 저장할 것을 제안하고 있습니까?

rgommers 에 2019년 12월 09일

거의 모든 경우에 피연산자 중 하나가 numpy 배열인 것으로 알려져 있습니다. 따라서 수동으로 numpy 배열로 변환하여 잘 정의된 동작을 얻을 수 있어야 합니다.

seberg 에 2019년 12월 09일

누군가 operator.mod 예제를 가리킬 수 있습니까?

mattip 에 2019년 12월 09일

👍2

누군가 operator.mod 예제를 가리킬 수 있습니까?

@jbrockmendel 의 Pandas PR에서 보았지만 그 이후로 변경되었다고 생각합니다(댓글에 명시적인 operator.mod 가 더 이상 표시되지 않음).

== 연산자에 관해서, 내가 본 것은 np.array(vals, dtype=object) == vals vals=[1, [2, 3]] (코드를 바꾸어 말함)와 같은 일을 하고 있었기 때문에 해결책은 능동적으로 오른쪽에 배열을 생성하는 것입니다 옆.

그 시점에서 np.array(vals, dtype=object) == np.array(vals, dtype=object) 가 되므로 테스트를 삭제하는 것이 좋습니다. :)

rgommers 에 2019년 12월 10일

@mattip 은 다음

라이브러리 사용이 special = getattr(np.special, None)을 수행할 수 있고 해당 코드가 여러 버전에서 작동할 수 있기 때문에 문자열보다 싱글톤을 선호합니다.

그것은 나에게 괜찮아 들린다.

WarrenWeckesser 에 2019년 12월 10일

이제 이름과 노출 위치를 결정해야 합니다. 아마도 never_fail 또는 guess_dimensions ? 노출 위치에 관해서는 다른 내부 모듈이 아닌 np에 매달아 두지 않고 _를 사용하여 실제로 개인 인터페이스임을 나타냅니다.

이에 대한 나의 현재 작업 이름은 legacy_auto_dtype 이지만 불만이 없는 다른 이름이 많이 있을 것입니다.

이름을 비공개로 지정해야 하는지 잘 모르겠습니다. _private_ 및 _public_의 실제 정의에 따르면 이것은 _public_ 개체가 됩니다. 그것은 예를 들어,의 기존 동작을 유지하기 위해 사용자에게 방법을 제공합니다 array(data) 다시 작성하여 그와 같은 array(data, dtype=legacy_auto_dtype) . 나는 업데이트된 NEP가 이것이 레거시 동작을 유지하기 위해 코드를 수정해야 하는 방법(그렇게 해야 하는 사람들을 위해)을 설명할 것이라고 상상합니다. 그렇다면 개체는 확실히 비공개가 아닙니다. 사실 NumPy에 무기한 남게 될 공용 객체인 것 같습니다. 그러나 수정된 NEP 34가 어떻게 진행될지에 대한 나의 이해가 잘못된 것일 수 있습니다.

WarrenWeckesser 에 2019년 12월 10일

@WarrenWeckesser 의 공개/비공개 설명에 동의했습니다. 공개적이거나 NumPy 외부의 사람이 사용해서는 안 됩니다.

이름 변경: 기능을 설명하는 이름을 선택하십시오. "레거시"와 같은 것은 거의 좋은 생각이 아닙니다.

rgommers 에 2019년 12월 10일

기능을 설명하는 이름을 선택하십시오.

auto_object , auto_dtype , auto ?

charris 에 2019년 12월 10일

잠시 큰 소리로 생각하고...

이 개체는 무엇을 합니까?

현재, NumPy에 길이가 일반 nd 배열과 일치하지 않는 하위 시퀀스를 포함하는 Python 객체가 제공되면 NumPy는 object 데이터 유형의 배열을 생성하며, 모양 불일치가 발생하는 첫 번째 수준의 객체를 사용합니다. 파이썬 객체로 남습니다. 예를 들어 array([[1, 2], [1, 2, 3]]) 모양은 (2,) 이고 np.array([[1, 2], [3, [99]]]) 모양은 (2, 2) . NEP 34에서는 해당 동작을 더 이상 사용하지 않으므로 "비정형" 입력이 있는 배열은 명시적으로 활성화되지 않는 한 결국 오류가 발생합니다. 우리가 이야기하고 있는 특별한 값은 이전 동작을 가능하게 합니다.

그것에 대한 좋은 이름은 무엇입니까? ragged_as_object ? inconsistent_shapes_as_object ?

WarrenWeckesser 에 2019년 12월 10일

그 시점에서 np.array(vals, dtype=object) == np.array(vals, dtype=object) 가 되므로 테스트를 삭제하는 것이 좋습니다. :)

글쎄, 나는 의역하고 있었다. 실제 테스트는 my_func(vals) == vals 가 my_func(vals) == np.array(vals, dtype=object)

나는 dtype에 대한 특별한 값을 허용하기 위해 NEP 34에 대한 확장을 제안할 것입니다.

mattip 에 2019년 12월 10일

scipy는 scipy/scipy#11310 및 scipy/scipy#11308 테스트를 통과하기 위해 이 센티넬이 필요하지 않은 것 같습니다.

mattip 에 2020년 01월 03일

🎉1

gh-15119가 병합되어 NEP를 다시 구현했습니다. 되돌리지 않으면 이 문제를 종료할 수 있습니다.

mattip 에 2020년 01월 22일

1.19 릴리스 이전에 후속 조치를 취하지 않았기 때문에 이것을 닫겠습니다. 그리고 적어도 그 이유는 모든 주요 프로젝트에서 생성된 문제에 대한 합리적인 해결책을 찾을 수 있었기 때문에 논의가 중단되었기 때문입니다.
내가 틀렸다면, 특히 이것이 여전히 pandas, matplotlib 등과 관련된 문제가 발생하기 쉬운 경우 수정해 주세요. 하지만 1.19.x 릴리스 후보 주기 동안 들었을 것이라고 가정합니다.

seberg 에 2020년 07월 18일

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