Python 当对ndarray的子类调用时，Numpy函数返回数组类实例

某些numpy函数（逻辑上）返回标量：

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

my_arr=np.ndarray（shape=（1，）） >>>类型（np.max（my_arr）） 但仅当使用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'>

类CustomArray（np.ndarray）： ... 通过 >>>my_arr=CustomArray（形状=（1，）） >>>类型（np.max（my_arr）） 为什么会这样？我希望两者都返回标量（类型为

），或者前者返回

np.ndarray

实例，后者返回

CustomArray

实例。但是，我得到了这两种行为的组合。我可以通过更改自己的类来更改这种行为吗

在讨论子类化ndarray（）的文档页面上，我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。）

这是因为

max（）

在

CustomArray

中没有重载。如果您尝试使用它，

my_array.max（）

将返回CustomArray的对象，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.max.reduce

。这是map reduce的标准

reduce

，返回max返回的基本对象。因此，

np.max

返回的类型实际上就是

max（）返回的类型

对对象调用的方法。您可以将其重写为：

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

，然后找到使用它的max。

我猜我必须改变

ndarray

实例得到的几乎所有方法（我只是以

max

为例）此外，如果子类实际上没有改变任何行为，那么这并不能回答为什么子类的实例的行为与ndarray的实例不同的问题。是的，如果您想要正确的返回类型，您可能必须更新每个相关的方法。类体不更新任何内容，但会更新max（）的默认重写（以及其他方法，如sum（））与基本np.ndarray不同。为什么它们不同？是否在

ndarray.max

中有明确的检查来检查

self

是否实际上是

ndarray

的一个实例，而不是一个子类或什么？查看

np.matrix

或

masked

的代码，看看它们是如何处理的。