numpy.ndarray的类型提示/注释（PEP 484）

Question

是否有人为特定的numpy.ndarray类实现了类型提示？

现在，我正在使用typing.Any，但它会更好地具有更具体的东西。

例如，如果numpy人为他们的array_like对象类添加type alias。更好的是，在dtype级别实现支持，以便支持其他对象以及ufunc。

Answer 1

看起来typing模块在研发：

https://github.com/python/typing

主要numpy库是在

https://github.com/numpy/numpy

Python的错误，并承诺可以在

http://bugs.python.org/被跟踪

添加功能的常用方法是分叉主存储库，开发功能，直到它是防爆炸的，然后提交拉请求。很明显，在这个过程中的各个方面你都需要其他开发者的反馈。如果你自己无法做到这一点，那么你必须说服其他人这是一个有价值的项目。

cython有一种注释形式，它用来生成高效的C代码。

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您在numpy文档中引用的array-like段落。注意其typing信息：

一个简单的方法，以找出是否该对象可以使用数组转换为numpy的阵列（）仅仅是交互式尝试一下，看看它是否工作！ （Python方式）。

换句话说，numpy开发者拒绝被固定下来。他们不能也不能用文字描述什么样的物体可以或不可以被转换成np.ndarray。

In [586]: np.array({'test':1}) # a dictionary 
Out[586]: array({'test': 1}, dtype=object) 

In [587]: np.array(['one','two']) # a list 
Out[587]: 
array(['one', 'two'], 
     dtype='<U3') 

In [589]: np.array({'one','two'}) # a set 
Out[589]: array({'one', 'two'}, dtype=object) 

为了你自己的功能，如

def foo(x: np.ndarray) -> np.ndarray: 

作品的注释。当然，如果你的函数最终调用了一些numpy函数，它通过asanyarray来传递它的参数（如同许多函数一样），这样的注解将是不完整的，因为你的输入可能是list或np.matrix等。

Answer 2

结账DataShape。它使用数据类型以及一些输入和输出数组应该有多大的语法。

Answer 3

我做什么，只是把它定义为

快译通[元组[INT，INT] TYPE]

因此，举例来说，如果你想花车你可以做的数组：

a = numpy.empty(shape=[2, 2], dtype=float) # type: Dict[Tuple[int, int], float]

这当然是不准确的，从一个文档的观点，但分析正确使用和得到适当的补偿与pyCharm letion它效果很好！