finfo should not require float type for the result fields
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- numpy, python
研究方向
從連結的 finfo 規範開始，將其要求的結果型別與 issue 中的 NumPy 範例進行比較。釐清是只有 finfo，還是 finfo 和 iinfo 都應該回傳 0-D arrays，然後更新規範，讓選定的行為和完成條件明確無誤。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Right now finfo requires that the output fields be float https://data-apis.org/array-api/latest/API_specification/generated/signatures.data_type_functions.finfo.html#signatures.data_type_functions.finfo. However, making the results 0-D arrays would be better.
For the spec itself, float is fine, but it's problematic for any library that implements higher precision data types like float128:
>>> import numpy as np
>>> np.finfo(np.float128)
finfo(resolution=1.0000000000000000715e-18, min=-1.189731495357231765e+4932, max=1.189731495357231765e+4932, dtype=float128)
>>> float('-1.189731495357231765e+4932')
-inf
float is essentially a float64, so the various values for float128 cannot be represented as floats. NumPy uses scalars for the values, which for the spec would be 0-D arrays:
>>> type(np.finfo(np.float128).min)
<class 'numpy.float128'>
Even if there are no plans to add float128 to the spec, it's useful for libraries that do have it to have a consistent return type for finfo, since float and a 0-D array aren't 100% duck type compatible.
For iinfo obviously this problem isn't present since int can represent any integer, but it may be good to change it to 0-D array as well just for consistency (although I should note that numpy.iinfo just uses int for its fields).
- 主要語言
- Python
- 星號
- 282
- 分支
- 52
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
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- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
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