RFC: add support for `nan*` reductions
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza con la especificación de Array API para min() enlazada en el issue y compara los ejemplos de nanmin indicados en NumPy y Torch. Aclara el comportamiento deseado entre backends y si esto debería convertirse en un cambio de especificación o en una guía; se considerará completado cuando haya un enfoque acordado, una semántica documentada y las actualizaciones correspondientes del estándar.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is there advice around handling NaNs and how to translate Numpy code to using the Array API?
In particular I have code like np.nanmin(X, axis=0) that I would like to rewrite so that it works with Numpy, Torch, etc arrays.
To me the "obvious" translation seems to be xp.min(X[~xp.isnan(X)], axis=0) but this doesn't work if X has a shape like (7500, 4) (here xp is the namespace of the array X). Another option I looked for is a where= argument to min(), but that doesn't exist unfortunately.
Does anyone have advice on this topic or knows if there is work planned on this?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 281
- Forks
- 52
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de data-apis/array-api
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bug Maintenance Narrative Content
Dificultad 1/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
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Maintenance
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
Todos los issues de data-apis/array-api
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