Проверка ошибок и исправлений ошибок в NumPy

1. Настройка виртуальной среды

Создайте новую директорию, войдите в неё и настройте виртуальную среду с помощью вашего предпочтительного метода. Например, вот как это сделать, используя virtualenv в Linux или macOS:

virtualenv venv_np_bug
source venv_np_bug/bin/activate

Это гарантирует, что система/глобальная/по умолчанию установка Python/NumPy не будет изменена.

2. Установка версии NumPy, в которой была обнаружена ошибка

В отчёте указана версия NumPy 1.18.4, поэтому в этом случае вам нужно установить именно эту версию.

Поскольку эта ошибка связана с выпуском, а не со специфическим коммитом, будет достаточно установить предварительно собранный wheel в вашей виртуальной среде через pip:

pip install numpy==1.18.4

Некоторые ошибки могут потребовать от вас построения версии NumPy, указанной в отчёте об ошибке. Чтобы узнать, как это сделать, посетите Сборка из исходного кода.

3. Воссоздание ошибки

Ошибка, описанная в #16354, заключается в том, что неправильный dtype возвращается, если один из входных данных метода numpy.polymul является нулевым массивом.

Для воспроизведения ошибки запустите терминал Python, введите фрагмент кода, показанный в отчёте об ошибке, и убедитесь, что результаты совпадают с теми, что указаны в задаче:

>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'...' # 1.18.4
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> z = np.array([0,0,0])
>>> np.polymul(a.astype(np.int64), a.astype(np.int64)).dtype
dtype('int64')
>>> np.polymul(a.astype(np.int64), z.astype(np.int64)).dtype
dtype('...') # float64
>>> np.polymul(a.astype(np.float32), z.astype(np.float32)).dtype
dtype('...') # float64
>>> np.polymul(a.astype(np.complex64), z.astype(np.complex64)).dtype
dtype('...') # complex128

Как указано, всякий раз, когда нулевой массив, z в примере выше, является одним из аргументов для numpy.polymul, возвращается неправильный dtype

4. Проверка исправлений в последней версии NumPy

Если отчёт об ошибке для вашей проблемы ещё не решен, необходимо выполнить дополнительные действия или отправить исправления.

Однако в данном случае проблема была решена в PR 17577 и теперь закрыта. Так что вы можете попытаться проверить исправление.

Для проверки исправления:

1. Удалите версию NumPy, в которой ошибка всё ещё существует:

   pip uninstall numpy
   

2. Установите последнюю версию NumPy:

   pip install numpy
   

3. В вашем терминале Python запустите представленный фрагмент кода, который вы использовали для проверки существования ошибки, и подтвердите, что проблема решена:

   >>> import numpy as np
   >>> np.__version__
   '...' # 1.18.4
   >>> a = np.array([1,2,3])
   >>> z = np.array([0,0,0])
   >>> np.polymul(a.astype(np.int64), a.astype(np.int64)).dtype
   dtype('int64')
   >>> np.polymul(a.astype(np.int64), z.astype(np.int64)).dtype
   dtype('int64')
   >>> np.polymul(a.astype(np.float32), z.astype(np.float32)).dtype
   dtype('float32')
   >>> np.polymul(a.astype(np.complex64), z.astype(np.complex64)).dtype
   dtype('complex64')
   

Обратите внимание, что теперь возвращается правильный dtype, даже если нулевой массив является одним из аргументов numpy.polymul.

5. Поддержка развития NumPy путём проверки и исправления ошибок

Перейдите на страницу GitHub-проблем NumPy и посмотрите, можете ли вы подтвердить наличие других ошибок, которые ещё не были подтверждены. В частности, для разработчиков полезно знать, можно ли воспроизвести ошибку в более новой версии NumPy.

Комментарии, подтверждающие существование ошибок, сообщают разработчикам NumPy, что более одного пользователя могут воспроизвести проблему.