Numpy: 잘못된 모양에 대한 gufunc 동작

Hehe, 잠시 동안 이것에 대해 생각하고있었습니다. 혹시라도 @mhvk를 핑합니다.

NPY_ITER_NO_BROADCAST 플래그는 이상하게도 모양 검색을 위해 해당 피연산자를 완전히 제거 할 수있는 방식으로 거의 항상 사용되는 것 같습니다 (예 : 출력 작업). 그러나 우리가 그 문제를 해결하기 위해 그것을 사용한다면 그것은 호환되지 않는 휴식이 될 것입니다.

그래서 새로운 NPY_ITER_OUTPUT_OPERAND 추가를 고려하고 있습니다. 또는 NPY_ITER_OUTPUT_OPERAND 및 다른 플래그 NPY_ITER_DOES_NOT_AFFECT_SHAPE 를 만들어 출력 피연산자 플래그가 "allocate"및 "no broadcast"플래그를 모두 포함 할 수 있도록합니다.

할당과 방송 금지의 조합처럼 느껴지며, 아마도 이미 이것을 암시합니다. 그러나 문제는 우리가 그러한 변경을 원한다면 이론적으로 NpyIter를 사용하는 외부 라이브러리에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. (시작할 때 VisibleDeprecationWarning으로 만들지 않는 한, 구현하기에 매우 깔끔하지 않습니다.)

나는 그것이 문제를 해결할 수 에서만 사용되는 축과 같은 흥미로운 부수적 인 경우가 있습니다. (언젠가는?) 그것을 지원하려고 시도 할 수 있지만 실제 이득을 얻지 못하도록 너무 복잡 할 수 있습니다.
(),()->(k) gufunc에 대한 사용 사례를 많이 보지 못합니다. (),()->(3,3) 또는 ->(3,3) 와 같은 것은 당연하지만 문제가되지 않습니다.

모든 깃발에 대해 약간 혼란스러워서 인정해야합니다. 그러나 ()->(k) 서명이있는 gufunc moments 는 출력에서 ​​최대 k 까지 순간을 계산할 수 있습니다. 물론, 엄청나게 무리가 있지만, 제 감각은 그것을 명시 적으로 배제하지 않는 것입니다 (명시 적으로 그것을 허용하는 코드도 아닙니다!).

출력이 일관되지 않은 외부 모양을 갖는 문제와 더 직접적으로 관련이있는 것은 일반 ufuncs의 전례가 있다는 것입니다.

np.add(1, 1, out=np.empty((3,)))
# array([2., 2., 2.])

이것은 gufuncs의 경우에도 모든 입력 및 출력에서 ​​외부 모양을 결정해야 함을 시사합니다. 분명히 불필요한 계산을 유발할 것이지만 그렇게 될 것입니다.

오, 어떻게 든 그것이 실제로 작동 할 것이라고 기대하지 않았습니다. 이 경우 출력이 입력에서 브로드 캐스팅을 유발하도록 허용 할 수 있다고 가정합니다 (따라서 모양을 조정). 기본적으로 단순히 현재 동작을 유지합니다.

(g) ufunc가 여러 번 호출되는지 확인하는 것 외에는 아무 작업도하지 않습니다 (많은 경우 결과를 얻는 데 약간의 느린 방법이지만 호출자 문제입니다). 이를 지원하는 것이 중요하지 않다고 생각하지만 그렇게하는 데 문제가 없다고 생각합니다.

그러나 우리는 여전히 gufuncs에서이 문제를 분명히 고쳐야합니다!

아, 아주 간단합니다.

diff --git a/numpy/core/src/umath/ufunc_object.c b/numpy/core/src/umath/ufunc_object.c
index 19876d641..85820e3a0 100644
--- a/numpy/core/src/umath/ufunc_object.c
+++ b/numpy/core/src/umath/ufunc_object.c
@@ -2614,7 +2614,7 @@ PyUFunc_GeneralizedFunction(PyUFuncObject *ufunc,
      * dimensions.
      */
     broadcast_ndim = 0;
-    for (i = 0; i < nin; ++i) {
+    for (i = 0; i < nop; ++i) {
         int n = PyArray_NDIM(op[i]) - op_core_num_dims[i];
         if (n > broadcast_ndim) {
             broadcast_ndim = n;

아마 그게 전부일 것입니다. 그런 다음 우리는 출력에 대한 입력의 올바른 방송을 얻습니다. 그리고 이것을 비난하는 생각은 미래의 자신을 위해 연기 될 수 있습니다.

편집 : 게다가 op의 null 검사 ...