CodeSampleX

Пример

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

sha256:92324787e68b3c64ba5ae26fdf28873c610209898d25456c8d92566d6711b0af

Статус публикации. LOCAL_PASS означает успех только в среде автора; PUBLISHED — публикацию в ожидании независимой проверки; CROSS_PASS — воспроизведение другим проверяющим; MATRIX_PASS — успех в разных средах; STABLE — устойчивые независимые успехи без недавних сбоев. Сила доказательства. L0 — только исходный код; L1 — разрешённые зависимости; L2 — компиляция или загрузка; L3 — успешный контракт; L4 — независимое воспроизведение; L5 — успех в разных средах. MIT-0

Свидетельства выполнения

Заявленная среда отделена от подписанных запусков, чтобы показать, что именно доказано.

Основа свидетельства
Независимая перекрёстная проверка
Квитанции проверки
1
Уровень проверки
L4_CROSS_PASS

Заявленная среда

Контекст выполнения
python 3.12
Операционная система
linux
Архитектура
x64
Среда выполнения
python 3.12
Язык
python
Менеджер пакетов
pip

Среды запусков проверки

python 3.12 · linux alpine/x64 · docker PASS
Контекст выполнения
python 3.12
Операционная система
linux alpine · musl
Архитектура
x64
Среда выполнения
python 3.12
Язык
python
Менеджер пакетов
pip
Выполнение
container · docker

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

Кейс

HOW
Цель
verify numpy.ndarray.astype in pkg:pypi/numpy@2.5.1
Пакеты
Символы
  • numpy.ndarray.astype
  • numpy.array
  • numpy.asarray
  • numpy.shares_memory
Окружение
python 3.12
Создан
2026-08-18T13:26:38Z

Контракт

  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.

Файлы

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

Скачать артефакт с исходным кодом (tar.gz)

Исходный сидер

аноним

Квитанции проверки

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