python - 如何使用 numpy 数组正确调用 `__rsub__` ？

Question

考虑以下代码片段:

import numpy as np

class MyClass:
    def __rsub__(self, other):
        print(type(other), other)

obj = MyClass()
arr = np.ones(3)

arr - obj

我希望它打印 <class 'numpy.ndarray'> [1. 1. 1.] 。但实际上，好像是调用__rsub__对于每个元素:

<class 'float'> 1.0
<class 'float'> 1.0
<class 'float'> 1.0

有没有办法告诉 numpy 我想要第一个行为，即将整个减法委托(delegate)给 MyClass ？

Answer 1

在 NumPy 1.13+ 上，您可以使用 NumPy 特定的 Hook 来执行此操作，但您不能拥有 __rsub__击败__sub__一般方法。

<小时/>

__rsub__如果左操作数的 __sub__ 则尝试无法处理该操作，但左操作数可以处理该操作。 NumPy 数组的 __sub__将接受任何 RHS 并执行广播减法。您的对象的 __rsub__仅对广播减法中的各个操作起作用。

有一种非常有限的情况，__rsub__首先尝试，如果 RHS 的类是 LHS 类的子类。从技术上讲，您可以对 numpy.ndarray 进行子类化，但这会带来很多额外的负担，而且对于 numpy.matrix([[1]]) - obj 仍然没有任何作用。或其他子类。

没有办法说“我希望我的 __rsub__ 战胜一切”。它不存在，它的存在也没有意义，因为如果你试图减去两个都想声明其方法胜过一切的对象，会发生什么？

<小时/>

这就是一般情况。不过，特别是对于 NumPy，您可以连接 numpy.ndarray.__sub__ 的机制。代表们。

NumPy 数组委托(delegate) __sub__到 NumPy ufunc机械。那里有一堆奇怪的自定义选项，但我们对一个特定选项的具体使用感兴趣:通过设置 __array_ufunc__ 至None在类级别，您可以声明与 ufunc 不兼容的类。这意味着所有 NumPy 运算符重载都将返回 NotImplemented ，让你的类处理该操作。这会影响所有运算符和更多东西，但以您可能想要的方式:

class MyClass:
    __array_ufunc__ = None
    def __rsub__(self, other):
        print(type(other), other)

如果你想要比阻止所有 ufunc 更有针对性的东西，你可以实现一个实际的 __array_ufunc__方法，只处理 ufunc 是减法并且类的实例是 RHS 的情况:

class MyClass:
    def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
        if ufunc is not numpy.subtract:
            return NotImplemented
        if method != '__call__':
            return NotImplemented
        if len(inputs) != 2 or inputs[1] is not self:
            return NotImplemented
        if kwargs:
            return NotImplemented
        return self.__rsub__(inputs[0])
    def __rsub__(self, other):
        print(type(other), other)