`numpy.__array_namespace_info__().dtypes()["float64"] == None` is `True` but `numpy.float64 == None` is `False`

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python
Área
data

Línea de trabajo

Comienza reproduciendo la discrepancia con array_api_compat.numpy.array_namespace_info().dtypes()["float64"] y np.float64; después, compara el comportamiento con la especificación de Array API enlazada en el issue. La tarea estará terminada cuando se resuelva el comportamiento inconsistente de comparación para el backend de NumPy y el caso informado quede cubierto con una prueba adecuada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

In my understanding, dtype can be any Python object in array API specification, and therefore may be None depending on the library. If the device is somewhat set to None while using numpy backend in array API compatible code, the above specification (https://github.com/numpy/numpy/issues/18434) causes various problems when working with dtypes.

> from array_api_compat import numpy as np
> np.__array_namespace_info__().dtypes()["float64"]
dtype('float64')
> np.float64
<class 'numpy.float64'>
> np.__array_namespace_info__().dtypes()["float64"] == np.float64
True
> np.__array_namespace_info__().dtypes()["float64"] == None
True
> np.float64 == None
False
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
131
Forks
49
Merge medio
2 d 8 h
PR fusionados (30 d)
6

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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