Boolean indexing when elements of mask shape are zero?

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#929 abierto el 18/4/2025 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

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Evaluación

Dificultad: 5/5
Tiempo estimado: Más de una semana
Aptitud para principiantes: 35/100

Tipo de issue: Documentación
Claridad: Bastante claro
Estado de actividad: Estancado
Stack tecnológico: python
Área: documentation

Línea de trabajo

Lee primero la sección enlazada Boolean Array Indexing y, después, compara los comportamientos mostrados para NumPy, CuPy, array_api_strict, jax.numpy, PyTorch y dask.array. Se considera terminado cuando la especificación establece explícitamente si las dimensiones de máscara booleana de tamaño cero son válidas y qué resultado o error deben producir los backends.

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

Descripción

The standard seems to allow elements of a boolean index's shape to be zero.

The size of each dimension in B must equal the size of the corresponding dimension in A or be 0,

But I have read a few times, and I don't think it specifies what should happen in this case.

This returns an empty array in NumPy, CuPy, array_api_strict, and jax.numpy.

import array_api_strict as xp
x = xp.asarray([1, 2, 3])
i = xp.asarray([], dtype=xp.bool)
x[i]  # array([], dtype=int64)

The behavior would follow from the usual rules if the index were integral, but it's not obvious to me that this should work for a boolean index of zero size. Indeed, PyTorch fails with:

IndexError: The shape of the mask [0] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [3] at index 0

and dask.array fails with:

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (0,)

If the NumPy behavior is desired, does it follow from the usual rule, or is it a special case? Either way, it would help to spell out the desired behavior to ensure consistency among backends.

Lenguaje dominante: Python
Estrellas: 281
Forks: 52
Métricas de merge de PR: Sin PR fusionados en 30 d