CRPS returns float64 for float32 numpy inputs
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 58/100
Línea de trabajo
Start by tracing the CRPS functions that accept NumPy inputs and checking how constants and arguments affect the result dtype; the issue does not name specific files or tests. Compare behavior with the pwm, qd and int ensemble estimators mentioned in #143, then add or update coverage for float32 inputs. Done when the affected CRPS functions preserve float32 output for the example input.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Most CRPS functions upcast float32 inputs to float64, mainly because Python float constants and arguments become float64 arrays.
o = np.float32([0.3, 1.2])
sr.crps_normal(o, np.float32(0), np.float32(1)).dtype # float64
#143 fixes this for the pwm, qd and int ensemble estimators. Related: comb in the extension layer returns float32 for integer torch inputs.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 108
- Forks
- 15
- Merge medio
- 1 h 42 min
- PR fusionados (30 d)
- 9
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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.
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