У Numpy очень мощный механизм вещания. Он даже может добавлять массивы 1x2 и 2x1 без предупреждения. Мне не нравится такое поведение: с вероятностью 99%, такое добавление является следствием моей ошибки, и я хочу, чтобы исключение было выбрано. Вопрос: есть ли что-то вроде:
numpy.safe_add(A,B)
работает только тогда, когда A и B имеют точно ту же форму?
Вы можете определить подкласс ndarray, который проверяет форму результата после вычисления. Вычисление выполняется, и мы проверяем форму результата, если он не имеет ту же форму, что и операнд, возникает исключение:
import numpy as np
class NoBCArray(np.ndarray):
def __new__(cls, input_array, info=None):
obj = np.asarray(input_array).view(cls)
return obj
def __array_wrap__(self, out_arr, context=None):
if self.shape != out_arr.shape:
raise ValueError("Shape different")
return np.ndarray.__array_wrap__(self, out_arr, context)
a = NoBCArray([[1, 2]])
b = NoBCArray([[3], [4]])
a + b # this will raise error
Если вы хотите проверить перед вычислением, вам потребуется обернуть __add__:
def check_shape(opfunc):
def checkopfunc(self, arr):
if self.shape != arr.shape:
raise ValueError("Shape different before calculation")
else:
return opfunc(self, arr)
return checkopfunc
class NoBCArray(np.ndarray):
__add__ = check_shape(np.ndarray.__add__)