python阻止运算符调用_Python_Numpy_Operator Overloading_Operators

python阻止运算符调用

python numpy

python阻止运算符调用,python,numpy,operator-overloading,operators,Python,Numpy,Operator Overloading,Operators,我有一个类CustomArray，类似于numpy.ndarray。它重载了一组算术运算符，如\uuuu add\uuuu、\uu mul\uuuu等。由于人们很可能会将其与numpy结合使用，我担心会不时调用numpy.ndarray运算符，而不是CustomArray。最糟糕的是，它们实际工作并产生一些不想要的结果 a = np.array([1, 2, 3]) b = CustomArray([1, 2, 3]) c = a + b # np.ndarray.__add__ will b

我有一个类

CustomArray

，类似于

numpy.ndarray

。它重载了一组算术运算符，如

\uuuu add\uuuu

、

\uu mul\uuuu

等。由于人们很可能会将其与numpy结合使用，我担心会不时调用

numpy.ndarray

运算符，而不是

CustomArray

。最糟糕的是，它们实际工作并产生一些不想要的结果

a = np.array([1, 2, 3])
b = CustomArray([1, 2, 3])
c = a + b  # np.ndarray.__add__ will be called!

有没有办法防止这种情况发生？所以解释器要么会引发错误，要么总是喜欢

CustomArray

操作符重载。

在NumPy 1.13中，有一个新的。此API是临时的，向后兼容性尚未得到保证

numpy.ndarray

将其运算符委托给numpy ufuncs，并且numpy ufuncs将委托给

\uuuuuuu array\uuuuunc

以实现ufunc行为（如果他们发现）。此操作的规则跳过

numpy.ndarray.\uuuu数组\uuufunc\uufunc

，因此，如果您实现自己的

\uuuuu数组\uufunc\uufunc

，则在将实例与numpy数组一起使用时，它将始终具有优先权

如果要禁用对象上的所有ufunc，可以在类上设置

\uuuuu数组\uuufunc\uuuu=None

：

class CustomArray(...):
    __array_ufunc__ = None

或者，如果您想要实现它，则签名是

def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs)

对于你感兴趣的案件

```
ufunc
```
是ufunc对象（例如，
```
numpy.add
```
for
```
+
```
）

方法是“\uuuuu调用”


输入
是元组（左操作数、右操作数）
，和
kwargs
为空


对于更高级的情况，方法
、输入
和kwargs
可能不同，因此如果您不想处理这些情况，返回NotImplemented

例如，如果要使用NumPy数组重载+
，可以编写
def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
    if ufunc is not numpy.add:
        return NotImplemented
    if method != "__call__":
        return NotImplemented
    if kwargs:
        return NotImplemented
    return my_addition_logic(*inputs)

您还需要在NumPy 1.13中实现\uuuuu add\uuuu
，这是新的。此API是临时的，向后兼容性尚未得到保证
numpy.ndarray
将其运算符委托给numpy ufuncs，并且numpy ufuncs将委托给\uuuuuuu array\uuuuunc
以实现ufunc行为（如果他们发现）。此操作的规则跳过numpy.ndarray.\uuuu数组\uuufunc\uufunc
，因此，如果您实现自己的\uuuuu数组\uufunc\uufunc
，则在将实例与numpy数组一起使用时，它将始终具有优先权
如果要禁用对象上的所有ufunc，可以在类上设置\uuuuu数组\uuufunc\uuuu=None
：
class CustomArray(...):
    __array_ufunc__ = None

或者，如果您想要实现它，则签名是
def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs)

对于你感兴趣的案件

ufunc
是ufunc对象（例如，numpy.add
for+
）
方法是“\uuuuu调用”

输入
是元组（左操作数、右操作数）
，和
kwargs
为空

对于更高级的情况，方法
、输入
和kwargs
可能不同，因此如果您不想处理这些情况，返回NotImplemented

例如，如果要使用NumPy数组重载+
，可以编写
def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
    if ufunc is not numpy.add:
        return NotImplemented
    if method != "__call__":
        return NotImplemented
    if kwargs:
        return NotImplemented
    return my_addition_logic(*inputs)

您还需要实现类似的最近问题（但没有答案）：不，没有。如果左边的操作数实现该方法，它首先被执行。@ JONRRAPEPE MB有一种方法来修改<代码> CustomArray <代码>，这样NUMPY会产生一些合理的错误消息。除非是这样，否则不会调用其他方法。最近类似的问题（但没有答案）：不，没有。如果左边的操作数实现该方法，它首先被执行。@ JONRRAPEPE MB有一种方法来修改<代码> CustomArray <代码>，这样NUMPY会产生一些合理的错误消息。除非是这样，否则其他方法将不会被调用。由于某种原因无法使其工作，它是否只在我从np子类化时工作。ndarray？@DikobrAz:No，子类化numpy。ndarray
不是一个明确的要求。出于某种原因无法使其工作，它是否只在我从np子类化时工作。ndarray？@DikobrAz:No，子类化numpy.ndarray
不是一项具体要求。