Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

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

オープン
  • 何か問題がありますか？
#5,232 コメント 0 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

メンテナーはふだん 1 日以内に返信

まだ誰も着手していません。

評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
52/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
numpy, python
領域
data

調査の方向性

再現例にある Measurement、datasaver.dataset、to_xarray_dataset のエントリーポイントから始め、ParamSpec の depends_on メタデータが xarray 変数に変換される流れを追ってください。決定論的な setpoints を使って例を再現し、X、Y、独立した Z について得られた依存関係を比較してください。Y が X に依存し、Z がインデックスに依存する状態になり、このケースの回帰テストが含まれていれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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
主要言語
Python
スター
464
フォーク
364
平均マージ
16時間 20分
マージ済み PR（30日）
100

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

microsoft/Qcodes のほかの issue

microsoft/Qcodes の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。