<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Mar 16, 2011 at 8:46 AM, Robert Kern <span dir="ltr"><<a href="mailto:robert.kern@gmail.com">robert.kern@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
<div class="im">On Wed, Mar 16, 2011 at 01:18, Matthew Brett <<a href="mailto:matthew.brett@gmail.com">matthew.brett@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Hi,<br>
><br>
> Running the test suite for one of our libraries, there seems to have<br>
> been a recent breakage of the behavior of dtype hashing.<br>
><br>
> This script:<br>
><br>
> import numpy as np<br>
><br>
> data0 = np.arange(10)<br>
> data1 = data0 - 10<br>
><br>
> dt0 = data0.dtype<br>
> dt1 = data1.dtype<br>
><br>
> assert dt0 == dt1 # always passes<br>
> assert hash(dt0) == hash(dt1) # fails on latest<br>
><br>
> fails on the current latest-ish - aada93306  and passes on a stock 1.5.0.<br>
><br>
> Is this expected?<br>
<br>
</div>According to "git log hashdescr.c", nothing has changed in the<br>
implementation of the hash function since Oct 31, before numpy 1.5.1<br>
which also passes the second test. I'm not sure what would be causing<br>
the difference in HEAD.<br>
<font color="#888888"><br></font></blockquote><div><br>The 1.5.1 branch was based on 1.5.x, not master.<br><br>Chuck <br></div></div>