Support sparse array
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
Línea de trabajo
Start by reproducing the reported failure with start_instance(engine="matlab") and m.runpf(), using the matpower-pip example and the MATLAB sparse-array error as the entry point. Compare the MATLAB engine path with the existing Oct2Py behavior and verify that sparse results are returned in a scipy-compatible representation without breaking dense data handling.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi, I'm a matpower-pip maintainer. It currently fully support MATPOWER via octave and Oct2Py. I just got access to genuine MATLAB engine and test my package on it. Turns out, you didn't support sparse data.
TypeError: conversion of MATLAB sparse array to Python not supported
I suggest that you use scipy representation to support sparse: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html
Hopefully, we can do at least this in Python
from matpower import start_instance
m = start_instance(engine="matlab")
m.runpf()
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 97
- Forks
- 13
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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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