Numpy: dtype = int를 사용하는 범위에서 예기치 않은 출력

이와 같은 버그는 계속해서보고됩니다. 시간을 잃어버린 이유 때문에, 나는 arange의 구현이 다음과 같은 것이라고 확신합니다.

def arange(start, stop, step, dtype):
    n = (start - stop) // step

    # dtype.type is a cast
    step = dtype.type(start + step) - dtype.type(start)

    # now do what you expect
    return [start + step*i for i in range(n)]

문서에 의사 코드를 추가해야할까요?

예, 그 코드는 정확합니다 ( n 계산에 대해 100 % 확신하지는 않습니다). 이 특정 예는 매우 극단적이고 분명히 깨졌습니다. 어떻게 든 실제로 제거 할 수 있습니까?

arange 은 (는) 틀림없이 잘못된 정의로 인해 반복적으로 미움을 받고 있지만,이 문제를 해결하기위한 정말 좋은 제안을 생각할 수 없습니다 (아마도 이전에 하나가 나왔을지라도).
float에 대한 arange 동작을 잘 변경할 수있는 것과는 다릅니다 (정확한 수정이지만 끝점 변경은 좋은 IMO가 아닙니다). 그래서 우리는 새로운 함수를 만들어야 할 것입니다.하지만 대부분의 경우 linspace 가 "올바른"float arange보다 낫다고 생각합니다. 수정 된 float-arange가 실제로 사용 사례가 너무 많습니다.

결국, 나는 잘 생각한 제안을 원한다고 생각합니다 : / ...

"중지"보다 큰 값을 얻는 것은 정말 좋지 않고 예상치 못한 일입니다. arange가 float가 아닌 경우 floaty numpy 유형을 확인하고 예외를 발생시킬 수 있습니다.

또한 dtype에 대한 수동 입력은 실제로 사용자가 출력의 astype (dtype) 변환과 같은 것을 기대할 수 있도록합니다.

어때 :
1.) 정수가 아닌 인수에 대한 예외 (예 : 시작, 중지, 단계).
2.) 중지> = 시작인지 확인하고, 그렇지 않으면 예외 발생
3.) 함수 시작 부분에서 시작, 중지, 단계를 int64로 캐스팅합니다.
4.) astype (dtype) 출력

1 대신) 정수가 아닌 입력이 발견되면 arange 내부의 linspace로 리디렉션 할 수 있습니다.

안녕하세요 저는 오픈 소스 기여에 대한 완전한 초보자입니다. 시도해 볼 생각. 이 스 니펫은 어떻습니까? @ eric-wieser

x = []
for i in range(start, stop):
    x.append(i)
    x.append(i+step)
print(np.array(x, dtype))

이와 같은 버그는 계속해서보고됩니다. 시간을 잃어버린 이유 때문에, 나는 arange의 구현이 다음과 같은 것이라고 확신합니다.

def arange(start, stop, step, dtype):
    n = (start - stop) // step

    # dtype.type is a cast
    step = dtype.type(start + step) - dtype.type(start)

    # now do what you expect
    return [start + step*i for i in range(n)]