计算numpy.radians和浮动/数组输入元素的类型提示

Question

我有一个功能如下：

import numpy as np

def test() -> None:
    a = map(np.radians, (1.,2.,np.array([1,2,3])))

使用mypy计算此值将返回错误消息。

error: Argument 1 to "map" has incompatible type "ufunc"; expected "Callable[[object], Any]"

只使用浮点数或只使用数组作为map的输入列表在这里没有问题，当输入列表/元组包含这两种类型的对象时，就会出现问题。在运行时，这也没有问题。如何修改此函数以满足mypy的要求并使其成为文件类型？

Answer 1

这里的问题是，mypy推断(1., 2., np.array([1,2,3]))的元素类型为object (而不是您在这里希望的Union[float, np.ndarray] )，这与np.radians不兼容。

作为一种解决方法，您可以为tuple/list提供一个与tuple/list和np.radians的参数兼容的显式类型。例如：

from typing import Sequence, Union
import numpy as np

def test() -> None:
    x: Sequence[Union[float, np.ndarray]] = (1., 2., np.array([1,2,3]))
    a = map(np.radians, x)

有一个开放的类型的github问题似乎类似，但可能不是完全相同的：python/mypy#6697。

Answer 2

恕我直言，正确的解决方案是告诉MyPy忽略这一行。

import numpy as np

def test() -> None:
    a = map(np.radians, (1.,2.,np.array([1.,2.,3.]))) # type: ignore

PS:您总是有一个非常不可取的选项来编辑numpy库并修复_UFunc_Nin1_Nout1的调用签名以接受对象类型(除了ArrayLike)。下面的编辑会使您的类型错误信息消失。

--- a/typing/_ufunc.pyi
+++ b/typing/_ufunc.pyi
@@ -86,21 +86,21 @@ class _UFunc_Nin1_Nout1(ufunc, Generic[_NameType, _NTypes, _IDType]):
         casting: _Casting = ...,
         order: _OrderKACF = ...,
         dtype: DTypeLike = ...,
         subok: bool = ...,
         signature: Union[str, _2Tuple[Optional[str]]] = ...,
         extobj: List[Any] = ...,
     ) -> Any: ...
     @overload
     def __call__(
         self,
-        __x1: ArrayLike,
+        __x1: ArrayLike | object,
         out: Union[None, NDArray[Any], Tuple[NDArray[Any]]] = ...,
         *,
         where: Optional[_ArrayLikeBool_co] = ...,
         casting: _Casting = ...,
         order: _OrderKACF = ...,
         dtype: DTypeLike = ...,
         subok: bool = ...,
         signature: Union[str, _2Tuple[Optional[str]]] = ...,
         extobj: List[Any] = ...,
     ) -> NDArray[Any] | Any: ...

参考资料

• MyPy文档在Readthedocs，MyPy常见问题和解决方案、伪错误和本地沉默检查器。
• type: ignore是PEP484的一部分是有原因的。
• Numpy _ufunc.py声明了违规类型规范_UFunc_Nin1_Nout，ufunc.pyi

Answer 3

我不知道这是不是故意的，但你没有在数组中使用点。

import numpy as np

def test() -> None:
    a = map(np.radians, (1.,2.,np.array([1.,2.,3.])))