验证 NumPy 中的错误和错误修复#

在本指南中，您将学习如何：

  • 验证 NumPy 中是否存在错误

  • 验证针对错误所做的修复（如果有）

当您完成验证过程时，您将学习如何：

  • 设置Python虚拟环境（使用virtualenv）

  • 安装适当版本的 NumPy，首先查看运行中的错误，然后验证其修复

以问题16354为例。

这个问题是：

标题：当给定全零参数时，np.polymul 返回类型为 np.float64 或 np.complex128

当一个参数全为零且两个参数的类型均为 np.int64 或 np.float32 时，np.polymul 返回类型为 np.float64 的对象。全零 np.complex64 会发生类似的情况，给出结果类型 np.complex128。

对于非零参数，不会发生这种情况；结果正如预期的那样。

np.convolve 中不存在此错误。

重现代码示例：

>>> 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')
Numpy/Python version information:
>>> import sys, numpy; print(numpy.__version__, sys.version)
1.18.4 3.7.5 (default, Nov  7 2019, 10:50:52) [GCC 8.3.0]

1.搭建虚拟环境#

创建一个新目录，进入其中，然后使用您喜欢的方法设置虚拟环境。例如，这是 virtualenv在 Linux 或 macOS 上使用的方法：

virtualenv venv_np_bug
source venv_np_bug/bin/activate

这确保了系统/全局/默认的 Python/NumPy 安装不会被更改。

2. 安装报告bug的NumPy版本#

该报告引用了 NumPy 版本 1.18.4，因此在本例中您需要安装该版本。

由于此错误与版本相关，而不是特定提交，因此通过以下方式安装在虚拟环境中的预构建轮pip就足够了：

pip install numpy==1.18.4

有些错误可能需要您构建问题报告中引用的 NumPy 版本。要了解如何执行此操作，请访问 从源代码构建。

1.重现错误#

#16354中报告的问题是dtype，如果该方法的输入之一 numpy.polymul是零数组，则会返回错误。

要重现该错误，请启动 Python 终端，输入错误报告中显示的代码片段，并确保结果与问题中的结果匹配：

>>> 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

据报道，只要上例中的零数组z是 的参数之一，就会返回numpy.polymul错误。dtype

4. 检查最新版本 NumPy 中的修复#

如果您的错误的问题报告尚未解决，则需要提交进一步的操作或补丁。

不过，在本例中，该问题已由PR 17577解决 ，现已关闭。因此您可以尝试验证修复情况。

要验证修复：

  1. 卸载仍然存在该错误的 NumPy 版本：

    pip uninstall numpy

  2. 安装最新版本的 NumPy：

    pip install numpy

  3. 在 Python 终端中，运行用于验证错误是否存在的报告代码片段并确认问题已解决：

    >>> 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')

dtype请注意，即使零数组是 的参数之一，现在也会返回正确的值numpy.polymul。

5. 通过验证和修复bug来支持NumPy开发#

转到NumPy GitHub 问题页面 ，查看是否可以确认是否存在其他尚未确认的错误。特别是，对于开发人员来说，了解 bug 是否可以在较新版本的 NumPy 上重现非常有用。

验证错误是否存在的评论提醒 NumPy 开发人员，多个用户可以重现该问题。