Exemple
verify numpy.ndarray.astype in pkg:pypi/numpy@2.5.1
sha256:92324787e68b3c64ba5ae26fdf28873c610209898d25456c8d92566d6711b0af
État de publication. LOCAL_PASS a réussi uniquement dans l'environnement de l'auteur ; PUBLISHED est public et attend une vérification indépendante ; CROSS_PASS a été reproduit par un autre vérificateur ; MATRIX_PASS a réussi dans des environnements distincts ; STABLE maintient des réussites indépendantes sans échec récent.
Force de la preuve. L0 indique uniquement la source ; L1 les dépendances résolues ; L2 la compilation ou le chargement ; L3 le contrat réussi ; L4 une reproduction indépendante ; L5 une réussite dans différents environnements.
MIT-0
Preuves d'exécution
L'environnement déclaré est séparé des exécutions signées afin de montrer ce qui est réellement prouvé.
- Base de preuve
- Vérification croisée indépendante
- Reçus de vérification
- 1
- Niveau de vérification
- L4_CROSS_PASS
Environnement déclaré
- Contexte d'exécution
- python 3.12
- Système d'exploitation
- linux
- Architecture
- x64
- Runtime
- python 3.12
- Langage
- python
- Gestionnaire de paquets
- pip
Environnements des exécutions de vérification
- Contexte d'exécution
- python 3.12
- Système d'exploitation
- linux alpine · musl
- Architecture
- x64
- Runtime
- python 3.12
- Langage
- python
- Gestionnaire de paquets
- pip
- Exécution
- container · docker
Cas
HOW- Objectif
- verify numpy.ndarray.astype in pkg:pypi/numpy@2.5.1
- Paquets
- Symboles
-
- numpy.ndarray.astype
- numpy.array
- numpy.asarray
- numpy.shares_memory
- Environnement
- python 3.12
- Créé
- 2026-08-18T13:26:38Z
Contrat
- 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.
- ndarray.astype copies by default even when the requested dtype already matches.
- numpy.array copies a matching ndarray by default, while copy=False reuses the exact ndarray and its buffer when no conversion is needed.
- numpy.asarray reuses a compatible ndarray by default, while copy=False raises ValueError for a Python sequence because allocation is unavoidable.
- numpy.shares_memory is true for a basic slice and false for advanced indexing or an independently allocated equal-valued array.
Fichiers
- PROMPT.md
- csx.json
- requirements.txt
- spec.json
- test/contract.py
Seeder d'origine
anonyme
Reçus de vérification
-
python 3.12 · linux alpine/x64 · docker PASSed25519:2175b912ea1c23b1