python - 如何让 radd 与 numpy 数组一起工作

<分区>

考虑以下 python 代码:

class MyClass:
   def __radd__(self, a):
      print "foo", a
      return a

p = MyClass()

要调用 radd，可以运行以下命令:

>>> print "bar"+p
foo bar
bar

这是预期的行为。 __add__ 运行并失败，因此 __radd__ 接管并处理这种情况。但是对于 numpy 数组，它的行为有点不同:

>>> v = np.arange(2)
>>> print v+p
foo 0.
foo 1.
[0. 1.]

似乎与上面的示例不同v.__add__ itterativly 遍历v 的组件并对它们执行p.__radd__。换句话说，它已决定返回类型将是 ndarray(只要代码不崩溃)。我知道这是试图变得聪明的 numpy，但有时我希望我的类(class)能够处理算术运算。

是否有可能使用 numpy 数组获得标准的 __radd__ 行为？

最佳答案

当你执行 a+b 时，a 通常会首先尝试定义其含义:b.__radd__ 仅在 a.__add__< 时使用 未实现。所以，在一般情况下，如果你想控制加法，你必须确保你把你的对象放在第一位:b+a。

根据 the docs ，不过，也有异常(exception)。如果您将 numpy.ndarray 子类化，并定义一个 __radd__ 方法，它会首先被尝试。因此，如果您的对象基于数组有意义，您可以这样做。

关于python - 如何让 __radd__ 与 numpy 数组一起工作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6127550/

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