python - 在 numpy 中重新定义 *= 运算符

Question

作为mentioned here和 here ，这在 numpy 1.7+ 中不再有效:

import numpy
A = numpy.array([1, 2, 3, 4], dtype=numpy.int16)
B = numpy.array([0.5, 2.1, 3, 4], dtype=numpy.float64)
A *= B

解决方法是:

def mult(a,b):
    numpy.multiply(a, b, out=a, casting="unsafe")

def add(a,b):
    numpy.add(a, b, out=a, casting="unsafe")

mult(A,B)

但是对于每个矩阵操作来说写起来太长了!

如何覆盖 numpy *= 运算符以默认执行此操作？

我应该继承一些东西吗？

Answer 1

您可以使用np.set_numeric_ops 来覆盖数组运算方法:

import numpy as np

def unsafe_multiply(a, b, out=None):
    return np.multiply(a, b, out=out, casting="unsafe")

np.set_numeric_ops(multiply=unsafe_multiply)

A = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int16)
B = np.array([0.5, 2.1, 3, 4], dtype=np.float64)
A *= B

print(repr(A))
# array([ 0,  4,  9, 16], dtype=int16)