Numpy 函数在 ndarray 的子类上调用时返回数组类实例

Question

一些 numpy 函数（逻辑上）返回标量：

>>> my_arr = np.ndarray(shape=(1,))
>>> type(np.max(my_arr))
<type 'numpy.float64'>

但仅在使用 ndarray 而不是子类调用时：

>>> class CustomArray(np.ndarray):
...     pass
>>> my_arr = CustomArray(shape=(1,))
>>> type(np.max(my_arr))
<class '__main__.CustomArray'>

这是为什么？我希望两者都返回一个标量（<type 'numpy.float64'> 类型，或者前者返回一个np.ndarray 实例，后者返回一个CustomArray 实例。但是相反，我得到了这两种行为的组合。我可以通过改变我自己的班级来改变这种行为？

我在讨论子类化 ndarray (http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.9.2/user/basics.subclassing.html) 的文档页面上没有看到任何可以解释这一点的内容。

（运行 Python 2.7.10，numpy 1.9.2，以防万一。）

Answer 1

这是因为max() 没有在CustomArray 中重载。如果您尝试一下，my_array.max() 返回一个 CustomArray 对象而不是标量。

my_array = CustomArray(shape=(1,))
print my_array.max()
>> CustomArray(9.223372036854776e+18)

np.max 内部调用np.amax，最终调用np.maximum.reduce。这是 map-reduce 的标准 reduce，并返回 max 返回的基础对象。因此，np.max 返回的类型实际上是对象上调用的max() 方法返回的类型。您可以将其覆盖为：

class CustomArray(np.ndarray):
   def max(self, axis, out):
      return np.ndarray(self.shape, buffer=self).max(axis, out)

type(np.max(my_arr))
>> numpy.float64

诀窍是将 self 向上转换为 np.ndarray 并使用它找到最大值。