CodeSampleX

Beispiel

verify numpy.ndarray.astype in pkg:pypi/numpy@2.5.1

sha256:92324787e68b3c64ba5ae26fdf28873c610209898d25456c8d92566d6711b0af

Veröffentlichungsstatus. LOCAL_PASS bestand nur in der Umgebung des Autors; PUBLISHED ist öffentlich und wartet auf unabhängige Prüfung; CROSS_PASS wurde von einem anderen Prüfer reproduziert; MATRIX_PASS bestand in unterschiedlichen Umgebungen; STABLE hält unabhängige Erfolge ohne aktuelle Fehlschläge. Belegstärke. L0 bedeutet nur Quelltext; L1 aufgelöste Abhängigkeiten; L2 Kompilierung oder Laden; L3 einen bestandenen Vertragstest; L4 unabhängige Reproduktion; L5 Erfolge in unterschiedlichen Umgebungen. MIT-0

Ausführungsbelege

Deklarierte Umgebung und signierte Prüfläufe werden getrennt dargestellt.

Beleggrundlage
Unabhängige Kreuzprüfung
Verifizierungsbelege
1
Verifizierungsstufe
L4_CROSS_PASS

Deklarierte Umgebung

Ausführungskontext
python 3.12
Betriebssystem
linux
Architektur
x64
Runtime
python 3.12
Sprache
python
Paketmanager
pip

Umgebungen der Verifizierungsläufe

python 3.12 · linux alpine/x64 · docker PASS
Ausführungskontext
python 3.12
Betriebssystem
linux alpine · musl
Architektur
x64
Runtime
python 3.12
Sprache
python
Paketmanager
pip
Ausführung
container · docker

CONTAINER_RUN · compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS · python@1 · 2026-08-19

Fall

HOW
Ziel
verify numpy.ndarray.astype in pkg:pypi/numpy@2.5.1
Pakete
Symbole
  • numpy.ndarray.astype
  • numpy.array
  • numpy.asarray
  • numpy.shares_memory
Umgebung
python 3.12
Erstellt
2026-08-18T13:26:38Z

Contract

  1. ndarray.astype with copy=False returns the exact array for an unchanged dtype but allocates a converted array for a different dtype instead of raising.
  2. ndarray.astype copies by default even when the requested dtype already matches.
  3. numpy.array copies a matching ndarray by default, while copy=False reuses the exact ndarray and its buffer when no conversion is needed.
  4. numpy.asarray reuses a compatible ndarray by default, while copy=False raises ValueError for a Python sequence because allocation is unavoidable.
  5. numpy.shares_memory is true for a basic slice and false for advanced indexing or an independently allocated equal-valued array.

Dateien

  • PROMPT.md
  • csx.json
  • requirements.txt
  • spec.json
  • test/contract.py

Quellartefakt herunterladen (tar.gz)

Ursprungs-Seeder

anonym

Verifizierungsbelege

  • python 3.12 · linux alpine/x64 · docker PASS
    CONTAINER_RUN compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS python@1
    ed25519:2175b912ea1c23b1