Updated script that can be controled by Nodejs web app
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Tests for miscellaneous (non-magic) ``np.ndarray``/``np.generic`` methods.
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More extensive tests are performed for the methods'
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function-based counterpart in `../from_numeric.py`.
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from __future__ import annotations
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import operator
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from typing import cast, Any
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import numpy as np
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import numpy.typing as npt
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class SubClass(npt.NDArray[np.float64]): ...
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i4 = np.int32(1)
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A: np.ndarray[Any, np.dtype[np.int32]] = np.array([[1]], dtype=np.int32)
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B0 = np.empty((), dtype=np.int32).view(SubClass)
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B1 = np.empty((1,), dtype=np.int32).view(SubClass)
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B2 = np.empty((1, 1), dtype=np.int32).view(SubClass)
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C: np.ndarray[Any, np.dtype[np.int32]] = np.array([0, 1, 2], dtype=np.int32)
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D = np.ones(3).view(SubClass)
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i4.all()
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A.all()
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A.all(axis=0)
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A.all(keepdims=True)
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A.all(out=B0)
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i4.any()
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A.any()
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A.any(axis=0)
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A.any(keepdims=True)
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A.any(out=B0)
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i4.argmax()
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A.argmax()
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A.argmax(axis=0)
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A.argmax(out=B0)
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i4.argmin()
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A.argmin()
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A.argmin(axis=0)
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A.argmin(out=B0)
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i4.argsort()
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A.argsort()
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i4.choose([()])
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_choices = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], dtype=np.int32)
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C.choose(_choices)
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C.choose(_choices, out=D)
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i4.clip(1)
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A.clip(1)
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A.clip(None, 1)
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A.clip(1, out=B2)
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A.clip(None, 1, out=B2)
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i4.compress([1])
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A.compress([1])
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A.compress([1], out=B1)
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i4.conj()
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A.conj()
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B0.conj()
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i4.conjugate()
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A.conjugate()
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B0.conjugate()
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i4.cumprod()
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A.cumprod()
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A.cumprod(out=B1)
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i4.cumsum()
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A.cumsum()
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A.cumsum(out=B1)
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i4.max()
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A.max()
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A.max(axis=0)
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A.max(keepdims=True)
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A.max(out=B0)
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i4.mean()
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A.mean()
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A.mean(axis=0)
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A.mean(keepdims=True)
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A.mean(out=B0)
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i4.min()
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A.min()
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A.min(axis=0)
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A.min(keepdims=True)
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A.min(out=B0)
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i4.prod()
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A.prod()
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A.prod(axis=0)
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A.prod(keepdims=True)
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A.prod(out=B0)
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i4.round()
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A.round()
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A.round(out=B2)
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i4.repeat(1)
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A.repeat(1)
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B0.repeat(1)
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i4.std()
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A.std()
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A.std(axis=0)
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A.std(keepdims=True)
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A.std(out=B0.astype(np.float64))
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i4.sum()
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A.sum()
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A.sum(axis=0)
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A.sum(keepdims=True)
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A.sum(out=B0)
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i4.take(0)
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A.take(0)
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A.take([0])
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A.take(0, out=B0)
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A.take([0], out=B1)
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i4.var()
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A.var()
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A.var(axis=0)
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||||
A.var(keepdims=True)
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A.var(out=B0)
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A.argpartition([0])
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A.diagonal()
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A.dot(1)
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A.dot(1, out=B2)
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A.nonzero()
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C.searchsorted(1)
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A.trace()
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A.trace(out=B0)
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void = cast(np.void, np.array(1, dtype=[("f", np.float64)]).take(0))
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void.setfield(10, np.float64)
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A.item(0)
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C.item(0)
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A.ravel()
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C.ravel()
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A.flatten()
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C.flatten()
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A.reshape(1)
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C.reshape(3)
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int(np.array(1.0, dtype=np.float64))
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int(np.array("1", dtype=np.str_))
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float(np.array(1.0, dtype=np.float64))
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||||
float(np.array("1", dtype=np.str_))
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||||
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||||
complex(np.array(1.0, dtype=np.float64))
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operator.index(np.array(1, dtype=np.int64))
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