Python numpy.ndarray子类和零秩数组

我正在尝试创建

numpy.ndarray

的子类。它非常简单，只是一个numpy数组，包含一些额外的属性和操作这些属性的方法。在大多数情况下，它工作得很好，但是当使用诸如

np.sum

之类的约化时，我遇到了一个问题

首先，我读了和

似乎当我创建

ndarray

的子类时，它在零秩数组->标量转换方面的行为有所不同

在本例中，我只使用可能最简单的派生类，它实际上什么都不做：

class XArray(np.ndarray):
    pass
x = np.eye(2)
y = x.view(type=XArray)
print type(np.sum(x)), type(np.sum(y))

<type 'numpy.float64'> <type '__main__.XArray'>

除了两个问题外，我对此没有异议：

这是处理这个特殊情况的合适地方吗？我不知道普通numpy数组的转换发生在哪里，所以我不知道它应该发生在我的派生类的哪里

这是否足以使我的子类工作，或者我将继续有兼容性问题。我是否应该放弃子类化

ndarray

---

这里的目标是与常规numpy阵列100%兼容。可以，并且预期某些操作将丢失派生类型信息并返回

ndarray

基类。我对此很满意，我只是不能编写代码来在

ndarray

的休息时间进行操作。

是的，应该可以。代码本身在ufunc_object.c中，搜索PyArray_Return（就在它前面）。谢谢。这有助于了解这是从哪里来的。确切地说，据我所知，这个逻辑发生在ufunc_object.c中的_find_array_wrap中。它在所有参数上循环，寻找具有最高优先级的参数并选择其array_wrap方法。但是，它会跳过任何传递PyArray_CheckExact（）的参数。如果找不到任何符合条件的array_wrap方法（即，所有参数都是精确的ndarray），它将调用PyArray_Return（），该函数将执行标量转换。

class XArray(np.ndarray):
    def __array_wrap__(self, obj):
        if len(obj.shape)==0:
            return obj[()]
        else:
            return np.ndarray.__array_wrap__(obj)
a = np.sum(np.eye(2).view(XArray))
print type(a)

<type 'numpy.float64'>