Broadcasting rule allows broadcasting 0d array to empty 1d array

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python
Área
data

Línea de trabajo

Comienza con la implementación proporcionada en Python de broadcasted_shape y la especificación de broadcasting de la array API; después, compara los casos mostrados de 0d a 1d vacío con el comportamiento de NumPy. Determina si la compatibilidad es intencionada y registra la decisión o justificación de la especificación; el issue no indica ningún archivo de proyecto ni ninguna prueba que actualizar.

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

Descripción

Question topic: Broadcasting

Here is an implementation of the broadcasting algorithm from the spec:

import operator

def broadcasted_shape(sh1, sh2):
    if not isinstance(sh1, (tuple, list)) or not isinstance(sh2, (tuple, list)):
        raise TypeError
    shape1 = tuple(operator.index(i) for i in sh1)
    shape2 = tuple(operator.index(i) for i in sh2)
    n1 = len(shape1)
    n2 = len(shape2)
    n = max(n1, n2)
    shape = [0] * n
    i = n - 1
    while i>=0:
        _n1 = n1 - n + i
        d1 = shape1[_n1] if (_n1 >=0) else 1
        _n2 = n2 - n + i
        d2 = shape2[_n2] if (_n2 >=0) else 1
        if d1 == 1:
            shape[i] = d2
        elif d2 == 1 or d2 == d1:
            shape[i] = d1
        else:
            raise ValueError
        i = i - 1
    return tuple(shape)

With this implementation broadcasting from 0d array to empty 1d array is allowed, which is also consistent with NumPy.

I am not sure why this is a logic thing to do other than to stay compatible with NumPy.

In [1]: from broadcast import broadcasted_shape

In [2]: broadcasted_shape((1,), (0,))
Out[2]: (0,)

In [3]: broadcasted_shape(tuple(), (0,))
Out[3]: (0,)

In [4]: import numpy as np

In [5]: np.broadcast_to(np.array(0), (0,)).shape
Out[5]: (0,)

In [6]: np.broadcast_to(np.array([0]), (0,)).shape
Out[6]: (0,)

The purpose of this issue is to discuss this behavior. If this is as designed, please feel free to close.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
281
Forks
52
Sin PR fusionados en 30 d

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