NumPy ndarray dtype 的类型提示？答案

【问题标题】：Type hint for NumPy ndarray dtype?NumPy ndarray dtype 的类型提示？
【发布时间】：2019-06-27 11:23:44
【问题描述】：

我想要一个函数在其 dtype 旁边包含 NumPy ndarray 的类型提示。

例如，使用列表，可以执行以下操作...

def foo(bar: List[int]):
   ...

...为了给出bar 必须是由int 组成的list 的类型提示。

不幸的是，这种语法会为 NumPy ndarray 抛出异常：

def foo(bar: np.ndarray[np.bool]):
   ...

> np.ndarray[np.bool]) (...) TypeError: 'type' object is not subscriptable

是否可以为np.ndarray 提供dtype 特定的类型提示？

【问题讨论】：

上次我回答了一个类型提示问题，我找不到太多 numpy 的具体信息
什么是List。 list 小写是一个普通的 Python 函数/类型。
提供更完整的上下文 - 你在导入什么 typing？你是如何使用打字的？您找到并导入了哪些numpy 特定类型？
@hpaulj, List 是内置的 mypy 类型：mypy.readthedocs.io/en/stable/builtin_types.html#built-in-types

标签： python python-3.x numpy type-hinting python-typing

【解决方案1】：

您可以查看nptyping:

from nptyping import NDArray, Bool

def foo(bar: NDArray[Bool]):
   ...

或者您可以只使用字符串作为类型提示：

def foo(bar: 'np.ndarray[np.bool]'):
   ...

【讨论】：

使用字符串类型提示有什么作用？只是显示为文档？或者编辑器可以真正解析它们并执行它们吗？
它用作文档，实际上并没有做太多事情（除非您出于某种原因开始使用检查来解析它们）。一些编辑器（例如 PyCharm）足够聪明，可以查看它们是否能够理解文本类型提示。有时您别无选择，只能使用文本类型提示。例如，当提示方法的参数与持有该方法的类的类型相同时。
请注意，从 1.20 开始，它现在可以在 numpy.typing.NDArray 访问，而不是外部包：numpy.org/devdocs/reference/typing.html

【解决方案2】：

查看data-science-types 包。

pip install data-science-types

MyPy 现在可以访问 Numpy、Pandas 和 Matplotlib 存根。允许以下场景：

# program.py

import numpy as np
import pandas as pd

arr1: np.ndarray[np.int64] = np.array([3, 7, 39, -3])  # OK
arr2: np.ndarray[np.int32] = np.array([3, 7, 39, -3])  # Type error

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3], 'col2': [4,5,6]}) # OK
df1: pd.DataFrame = pd.Series([1,2,3]) # error: Incompatible types in assignment (expression has type "Series[int]", variable has type "DataFrame")

像平常一样使用 mypy。

$ mypy program.py

与函数参数一起使用

def f(df: pd.DataFrame):
    return df.head()

if __name__ == "__main__":
    x = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
    print(f(x))

$ mypy program.py
> Success: no issues found in 1 source file

【讨论】：

是的，谢谢你的提问，我测试了确定。将以示例扩展答案。
当执行使用这个库的脚本时，我仍然得到 TypeError: 'type' object is not subscriptable。所以，PyCharm 不再给出类型警告了，但是执行的时候会报错。
你是为 pd.DataFrame 还是为 Numpy 获得这个？我以前得到过这个，但我忘记了我是如何复制它的。我也没有在 PyCharm 中，这只是使用 JupyterLab 的终端运行.py 文件。
我已经安装了mypy 和data-science-types，当我尝试这个例子时，我得到了error: "ndarray" expects no type arguments, but 1 given。有什么解决办法吗？我发现了关于从 repo 安装 mypy 的东西，但它似乎不起作用。
来自 data-science-types github: ⚠️ 这个项目大部分已经停止开发 ⚠️ pandas 团队和 numpy 团队都在将类型存根集成到他们的代码库中，我们没有看到与他们竞争的重点。

【解决方案3】：

据我所知，尚无法在函数签名中的 numpy 数组类型提示中指定 dtype。计划在未来的某个时间点实施。有关当前开发状态的更多详细信息，请参阅numpy GitHub issue #7370 和numpy-stubs GitHub。

【讨论】：

【解决方案4】：

类型文档的一种非正式解决方案如下：

from typing import TypeVar, Generic, Tuple, Union, Optional
import numpy as np

Shape = TypeVar("Shape")
DType = TypeVar("DType")


class Array(np.ndarray, Generic[Shape, DType]):
    """
    Use this to type-annotate numpy arrays, e.g.

        def transform_image(image: Array['H,W,3', np.uint8], ...):
            ...

    """
    pass


def func(arr: Array['N,2', int]):
    return arr*2


print(func(arr = np.array([(1, 2), (3, 4)])))

我们一直在我的公司使用它，并制作了一个 MyPy 检查器，它实际上检查形状是否有效（我们应该在某个时候发布）。

唯一的问题是它不会让 PyCharm 高兴（即你仍然会收到讨厌的警告行）：

【讨论】：

我很高兴听到这个消息！！！请尽快释放检查器！:) 或者存根文件之类的。