Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Make `to_numpy` conversions consistent with NumPy `dtype`

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#719 7 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với triển khai to_numpy() được liên kết trong src/JlWrap/array.jl, sau đó so sánh cách xử lý các vector lồng nhau với các ví dụ NumPy trong issue. Công việc được hoàn thành khi các mảng số nguyên lồng nhau tạo ra các giá trị dtype nhất quán với NumPy, bao gồm các trường hợp hai chiều và ba chiều được mô tả ở đây.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Moved discussion in #462 into this separate issue.

Other PythonCall issues related to NumPy dtype and Numpy arrays that may be relevant:

  • #319
  • #439
  • #441
  • #486
My system details (click to expand)
Julia
julia> versioninfo()
Julia Version 1.12.1
Commit ba1e628ee49 (2025-10-17 13:02 UTC)
Build Info:
  Official https://julialang.org release
Platform Info:
  OS: Linux (x86_64-linux-gnu)
  CPU: 48 × AMD EPYC 7V13 64-Core Processor
  WORD_SIZE: 64
  LLVM: libLLVM-18.1.7 (ORCJIT, znver3)
  GC: Built with stock GC
Threads: 1 default, 1 interactive, 1 GC (on 48 virtual cores)

julia> Pkg.status()
Status `~/temp/Project.toml`
  [992eb4ea] CondaPkg v0.2.33
  [6099a3de] PythonCall v0.9.28
Python Environment
  • python 3.13.9
  • numpy 2.3.4

I noticed a difference in how the PythonCall to_numpy() function and NumPy treat property values of dtype as follows:

julia> using PythonCall

julia> Py(rand(10)).to_numpy().dtype
Python: dtype('float64')

julia> Py([[1,2,3], [4,5,6]]).to_numpy().dtype
Python: dtype('O')

I would expect the latter to be dtype('int64') to match Python:

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> a.dtype
dtype('int64')

While Julia does provide Matrix{Int64} and to_numpy() outputs dtype('int64') as I would expect

julia> [1 2 3; 4 5 6] |> typeof
Matrix{Int64} (alias for Array{Int64, 2})

julia> Py([1 2 3; 4 5 6]).to_numpy().dtype
Python: dtype('int64')

I am working on a project where I need to use PythonCall to deal with Vector{Vector{Int64}} instances and changing into Matrix{Int64} is not an option.

In Julia, using PythonCall to_numpy(), it is clear that dtype('int64') is only output for Vector{Int64} not Vector{Vector{Int64}} nor Vector{Vector{Vector{Int64}}} regardless of how many levels of nesting:

julia> Py([1, 2, 3]).to_numpy().dtype
Python: dtype('int64')

julia> Py([[1,2,3], [4,5,6]]).to_numpy().dtype
Python: dtype('O')

julia> Py([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]]).to_numpy().dtype
Python: dtype('O')

Whereas in Python, dtype('int64') is output for all the above:

>>> numpy.array([1, 2, 3]).dtype
dtype('int64')

>>> numpy.array([[1,2,3], [4,5,6]]).dtype
dtype('int64')

>>> numpy.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]]).dtype
dtype('int64')

Thus the value of the property .dtype in NumPy is defined based on the innermost elements in the array, whereas in Julia the value of .dtype upon using to_numpy() is not based on the innermost elements (i.e. 1, 2, 3, etc) but on the whole structure containing them (i.e Vector{Int64} for the 2nd array, and Vector{Vector{Int64}} for the 3rd array).

I was expecting the same behaviour from Python's NumPy and the conversions from to_numpy() given by PythonCall, but it turns out the conversion does not agree with NumPy on dtype property values.

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
1.1k
Fork
89
Merge trung bình
3 ngày 2 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
6

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của JuliaPy/PythonCall.jl

Tất cả issue của JuliaPy/PythonCall.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.