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`neighbors` fails with pynndescent 0.7: `'csr_array' object has no attribute 'getnnz'`

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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Una pull request collegata è già stata integrata.

  • #4451 di @eroell — integrata

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
84/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data, machine-learning

Direzione di ricerca

Leggi _ind_dist_shortcut in scanpy/neighbors/_common.py e segui come gestisce il risultato sparse di PyNNDescentTransformer.fit_transform. Riproduci il problema con l’esempio sc.pp.neighbors dell’issue usando transformer="pynndescent"; i conteggi di np.diff(d.indptr) riportati corrispondono alle righe per entrambi i tipi sparse. Il lavoro è concluso quando l’esempio funziona con pynndescent 0.7 e i test pertinenti continuano a coprire il comportamento esistente.

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

Descrizione

pynndescent 0.7.0 (released 2026-10-27) returns a scipy.sparse.csr_array from PyNNDescentTransformer.fit_transform (lmcinnes/pynndescent#258). _ind_dist_shortcut in scanpy/neighbors/_common.py calls d.getnnz(axis=1), which sparse arrays don't have, so sc.pp.neighbors fails whenever it uses pynndescent: transformer="pynndescent", or by default from 8192 cells with the euclidean metric.

import anndata as ad, numpy as np, scanpy as sc

adata = ad.AnnData(np.random.default_rng(0).normal(size=(5000, 20)).astype(np.float32))
sc.pp.neighbors(adata, use_rep="X", transformer="pynndescent")

  File ".../scanpy/neighbors/_common.py", line 131, in _ind_dist_shortcut
    nnzs = d.getnnz(axis=1)
AttributeError: 'csr_array' object has no attribute 'getnnz'. Did you mean: '_getnnz'?

scanpy 1.12.4, pynndescent 0.7.0, scipy 1.18.1, Python 3.12. Pinning pynndescent<0.7 avoids it. The call is unchanged on main; pynndescent 0.6.0 works. np.diff(d.indptr) gives the per-row counts for both csr_matrix and csr_array.

Lingua principale
Python
Stelle
2.6k
Fork
808
Merge medio
10h 9m
PR unite (30g)
22

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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