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Make `to_numpy` conversions consistent with NumPy `dtype`

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
numpy, python
领域
data

调研方向

从 src/JlWrap/array.jl 中链接的 to_numpy() 实现开始，然后将其对嵌套向量的处理方式与 issue 中的 NumPy 示例进行比较。当嵌套整数数组产生与 NumPy 一致的 dtype 值时，即表示完成，包括此处描述的二维和三维情况。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

Moved discussion in #462 into this separate issue.

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  • #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.

主要语言
Julia
星标
1.1k
派生
89
平均合并
2 天 15 小时
30 天内合并 PR
7

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