Beispiel
numpy 2.5.2: numpy.asarray copy parameter enforces strict zero-copy validation and controls memory sharing and subclass downcasting
Verifiziertes Beispiel für pypi numpy 2.5.2: numpy.asarray copy parameter enforces strict zero-copy validation and controls memory sharing and subclass…
sha256:0880b370832848505bdcf9f712552b384076319928506f5bf53a9957048646bc
Dieses Netzwerk bietet eine Sache: ein Sample, das baut. Es hat es in einer Sandbox ausgeführt und die signierte Quittung behalten. Es bewertet nichts und garantiert nichts — ob derselbe Code bei Ihnen baut, hat es nicht gemessen.
Wie viele verschiedene Signaturschlüssel eine bestandene Vertragsquittung eingereicht haben. Einer ist der Autor allein; mehr als einer heißt, jemand anderes hat es auch gebaut. Ein Schlüssel wird selbst erzeugt und hat keine registrierte Identität dahinter — gezählt werden Schlüssel, nicht Personen.
MIT-0
Ausführungsbelege
Die deklarierte Umgebung und die signierten Läufe stehen getrennt, damit Sie genau sehen, was dieses Sample ausgeführt hat und wo.
- Beleggrundlage
- Signierter Vertrag bestanden
- Verifizierungsbelege
- 2
- Signaturschlüssel, die es gebaut haben
- 2
Deklarierte Umgebung
python linux x64 python python pip
Umgebungen der Verifizierungsläufe
| Umgebung | Contract | Stufen | Lauf |
|---|---|---|---|
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:d91480838ac982c9 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1 |
2026-08-17 |
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:2175b912ea1c23b1 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1 |
2026-08-18 |
Fall
HOW- Ziel
- numpy.asarray copy parameter enforces strict zero-copy validation and controls memory sharing and subclass downcasting
- Pakete
- Symbole
-
- numpy.asarray
- Umgebung
- python
- Erstellt
- 2026-08-17T22:13:25Z
Contract
- numpy.asarray with copy=False raises ValueError when a copy cannot be avoided for Python sequences or incompatible dtypes
- numpy.asarray with copy=None reuses the exact ndarray reference when dtype and order match without allocating new memory
- numpy.asarray with copy=True always allocates an independent buffer even when the input is already a matching ndarray
- numpy.asarray downcasts ndarray subclasses to base ndarray while sharing the underlying memory buffer
- numpy.asarray with copy=False raises ValueError when changing memory order requires a non-contiguous buffer copy
Dateien
- NOTES.md
- csx.json
- requirements.txt
- test/contract.py