BUG: irr function inconsistent behavior on different cpu architecture
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data, performance, testing-qa
Línea de trabajo
Comienza ejecutando las dos líneas de comandos npf.irr proporcionadas en las arquitecturas de CPU indicadas e inspecciona el punto de entrada irr. La corrección estará completa cuando las llamadas repetidas produzcan el mismo resultado en todas las arquitecturas, con cobertura para el caso reproducido.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the issue:
Hi, I noticed that npf.irr function could return different results on different cpus in some cases. The results would match if i run irr function more than once. Please see example below.
Reproduce the code example:
python -c "import numpy_financial as npf; amount = 37155; month_count = 144; monthly_payment = 560; npf.irr([-amount] + [monthly_payment] * int(month_count)); print(npf.irr([-amount] + [monthly_payment] * int(month_count)))"
python -c "import numpy_financial as npf; amount = 37155; month_count = 144; monthly_payment = 560; print(npf.irr([-amount] + [monthly_payment] * int(month_count)))"
Error message:
On aws ec2 6i instance with Intel Ice Lake, I got the following:
0.01258179635558565
0.01258179635558565
On aws ec2 7i instance with Intel Sapphire Rapids, I got the following:
0.01258179635558565
0.006850691458678115
Runtime information:
1.23.5
3.10.14 | packaged by conda-forge | (main, Mar 20 2024, 12:45:18) [GCC 12.3.0]
Context for the issue:
No response
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 410
- Forks
- 102
- Merge medio
- 13 min
- PR fusionados (30 d)
- 10
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.
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