RFC: assignment via integer array indexing
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
Línea de trabajo
Comienza con la discusión sobre array-api-compat enlazada en el issue y revisa los requisitos existentes de indexación de arrays en las implementaciones indicadas. Define la semántica común de asignación para un único índice de array entero o booleano, incluida la superficie propuesta de xp.put o equivalente; varios índices fancy quedan fuera del alcance. Se considerará terminado cuando el estándar resuelva las diferencias de compatibilidad enumeradas mediante una especificación acordada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
[EDIT] this issue is about the lack of xp.put or equivalent __setitem_ semantics for integar array indices. Read comments below.
[original post]
The current situation when an index is an array of ints or bools is very messy:
- numpy blindly passes every unexpected object it finds to np.asarray, which makes it accept np.ndarray, lists, tuples, but also memoryviews and anything with an
__array__interface - Sparse accepts lists, tuples, or numpy arrays; other sparse arrays don't work
- PyTorch won't accept numpy arrays of unsigned integers
- PyTorch won't accept PyTorch arrays of integers with dtype other than the native int
- JAX won't accept lists or tuples
- dask won't accept tuples
I think the array API standard should define a reasonable common surface.
xref https://github.com/data-apis/array-api-compat/pull/205#discussion_r1861288136
NOTE: the much more complicated case of multiple fancy indices, e.g. a[[0, 1], [1, 2]] is out of scope for this issue.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 281
- Forks
- 52
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la 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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