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xarray dataset dependency is incorrect when adding an independent parameter to the measurement

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
52/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Inizia dai punti di ingresso Measurement, datasaver.dataset e to_xarray_dataset della riproduzione, quindi segui come i metadati depends_on di ParamSpec vengono convertiti in variabili xarray. Riproduci l’esempio con setpoint deterministici e confronta le dipendenze risultanti per X, Y e Z indipendente. Il lavoro è completato quando Y dipende da X mentre Z dipende dall’indice, con copertura di regressione per questo caso.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I created a parameter with setpoints Y which depends on setpoint X.
Then I created another parameter Z which is independent from the other two.
I measured Y and Z in the measurement context, then convert the result dataset to an xarray.

Expected behaviour

I expect that the Y would be a data variable that depends on X, and Z on index, as inferred from the paramspecs.

{'foo_instrument_X': ParamSpec('foo_instrument_X', 'array', 'X', '', inferred_from=[], depends_on=[]),
 'foo_instrument_Y': ParamSpec('foo_instrument_Y', 'array', 'Y', '', inferred_from=[], depends_on=['foo_instrument_X']),
 'foo_instrument_Z': ParamSpec('foo_instrument_Z', 'numeric', 'Z', '', inferred_from=[], depends_on=[])}
Actual behaviour

All parameters became data variables that depended on index.
image

Steps to reproduce

Run the following snippet

import numpy as np
import qcodes as qc
from qcodes import Measurement
from qcodes.instrument import Instrument
from qcodes.parameters import Parameter, ParameterWithSetpoints
from qcodes.validators import Arrays, Numbers
class FooGeneratedSetpoints(Parameter):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
    def get_raw(self):
        return np.array(range(4,8))
class FooArray(ParameterWithSetpoints):
    def get_raw(self):
        return np.array(range(4))
class FooInstrument(Instrument):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.add_parameter(
            "X",
            parameter_class=FooGeneratedSetpoints,
            vals=Arrays(shape=(4,))
        )
        self.add_parameter(
            "Y",
            parameter_class=FooArray,
            setpoints=(self.X,),
            vals=Arrays(shape=(4,))
        )
foo = FooInstrument("foo_instrument")

foo.add_parameter("Z", set_cmd=None)

meas = Measurement()
meas.register_parameter(foo.Y)
meas.register_parameter(foo.Z)
with meas.run() as datasaver:
    for z in range(8,12):
        datasaver.add_result(
            (foo.Y, foo.Y()), (foo.Z, z)
        )
    dataset = datasaver.dataset
dataset.to_xarray_dataset()

If I modify the setpoint to the following, the issue disappeared and the result dataset is as expected.

from random import random
class FooGeneratedSetpoints(Parameter):
    ...
    def get_raw(self):
        return np.array([random() + i for i in range(4,8)])
...
image
Lingua principale
Python
Stelle
464
Fork
364
Merge medio
17h 23m
PR unite (30g)
88

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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