Typing for multi-dimensional arrays
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Commencez par lire l’issue, l’issue NumPy liée et le dépôt numpy_stubs, puis consultez le document lié sur le typage de la forme des tableaux. Comparez les propositions concernant les valeurs littérales, les génériques variadiques, l’identité des dimensions et la syntaxe des annotations ; l’issue ne définit ni objectif d’implémentation concret ni test permettant d’établir que le travail est terminé.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
I'd like to open a discussion about typing for multi-dimensional arrays in general, and more specifically for NumPy. We have already been discussing this over in the NumPy issue tracker (https://github.com/numpy/numpy/issues/7370) and recently opened a new repository to start writing type stubs (https://github.com/numpy/numpy_stubs).
To help guide discussion, I wrote a document outlining ideas for array shape typing.
To summarize:
- We would like to be able to type-check both data types (e.g.,
float64) and shapes (e.g., a 3x4 array) for multi-dimensional arrays. - There are many uses cases where support for checks using dimension identity would be valuable, e.g., to indicate that a function transforms an array with shape
(N, M)to shape(N,)for arbitrary integersNandM. These dimension variables look very similar toTypeVar, ifTypeVarsupported integers as types. - A notion of "zero or more additional dimensions" would also be quite valuable, and is a core part of the type for many NumPy operations (generalized ufuncs). This might be naturally written with Ellipsis, e.g.,
(...., N)for an array with a last dimension of lengthNand any number of proceeding dimensions. There are particular rules (broadcasting) that should be enforced for matching multiple arguments with variable numbers of dimensions.
This will likely require some new typing features (as well as type-checker support). Notably:
- Support for literal values (https://github.com/python/typing/issues/478), so we can type check operations like
array.sum(axis=0). - Variadic generics (https://github.com/python/typing/issues/193), we can write types like
NDArray[N]andNDArray[N, M]. - Some sort of support for dimension identity in shapes (e.g., integer types, or
DimensionVaras described in my doc). - Standard syntax for writing array dtype/shape annotations: what should these look like?
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 1.8k
- Forks
- 302
- Merge moyen
- 23 h
- PR mergées (30 j)
- 8
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Autres issues de python/typing
-
topic: typing spec
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 72/100
-
topic: typing spec
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 75/100
-
topic: documentation
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 76/100
-
topic: documentation
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 65/100
-
topic: conformance tests topic: typing spec
Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 72/100
Toutes les issues de python/typing
Issues similaires
-
essnmx good first issue
Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 95/100
-
[Feature] 奇物选择添加优先级 Ouverte
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 65/100
syfoud/Simulated_Scepter#174 ·
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 75/100
Giskard-AI/giskard-oss#2840 · 1 commentaire ·
-
A claim comment carrying the issue number is silently declined while the workflow reports success Ouvertearea: repo bug perceived difficulty: 2
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 70/100
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 75/100
yeti-platform/yeti#1380 ·