]> gitweb.michael.orlitzky.com - dunshire.git/commitdiff
dunshire/games.py: don't require numpy to run the doctests.
authorMichael Orlitzky <michael@orlitzky.com>
Tue, 21 Apr 2020 11:29:37 +0000 (07:29 -0400)
committerMichael Orlitzky <michael@orlitzky.com>
Tue, 21 Apr 2020 11:29:37 +0000 (07:29 -0400)
There was a pointless use of numpy.matrix in a doctest that made numpy
a direct dependency of dunshire. No bueno. That test case was also
throwing a PendingDeprecationWarning, so we kill two birds with one
commit by removing it.

TODO
dunshire/games.py

diff --git a/TODO b/TODO
index d0c0bf980f5bc1cc3ffba2dc1f0a1beb30d72147..94690840107c6dd0dd8613fb450b9f4b3121f7aa 100644 (file)
--- a/TODO
+++ b/TODO
@@ -8,6 +8,3 @@
 4. Add random_game() and use it to replace all of the tests where
    the cone is irrelevant. This should be done only after we are
    feature complete and sure that everything works.
 4. Add random_game() and use it to replace all of the tests where
    the cone is irrelevant. This should be done only after we are
    feature complete and sure that everything works.
-
-5. Remove the one use of numpy.matrix in a doctest, since that's
-   an annoying dependency to have just to run the test suite.
index ea7a64f6b8e6451a808b464494c11e9be9f0de78..6ed36c3963fe34b902c04d8f5fc3e25662c491e5 100644 (file)
@@ -249,12 +249,11 @@ class SymmetricLinearGame:
     there is no row/column ambiguity::
 
         >>> import cvxopt
     there is no row/column ambiguity::
 
         >>> import cvxopt
-        >>> import numpy
         >>> from dunshire import *
         >>> K = NonnegativeOrthant(2)
         >>> L = [[1,0],[0,1]]
         >>> e1 = cvxopt.matrix([1,1])
         >>> from dunshire import *
         >>> K = NonnegativeOrthant(2)
         >>> L = [[1,0],[0,1]]
         >>> e1 = cvxopt.matrix([1,1])
-        >>> e2 = numpy.matrix([1,1])
+        >>> e2 = (1,1)
         >>> G = SymmetricLinearGame(L, K, e1, e2)
         >>> print(G)
         The linear game (L, K, e1, e2) where
         >>> G = SymmetricLinearGame(L, K, e1, e2)
         >>> print(G)
         The linear game (L, K, e1, e2) where