如何使__radd__与numpy数组一起使用

问题描述

|| 考虑以下python代码：

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

p = MyClass()

要引起radd，可以运行以下命令：

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

这是预期的行为。

__add__

运行并发生故障，因此

__radd__

接管了情况。 但是对于numpy数组，其行为略有不同：

>>> 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__

巧妙地遍历

v

的组件并对其执行perform7ѭ。换句话说，它已决定返回的类型将是

ndarray

（只要代码不会崩溃）。我得到的是，这很麻木，试图变得聪明，但是有时我希望我的班级处理杂技。 是否可以通过numpy数组获得标准

__radd__

行为？     

解决方法

当您执行

a+b

时，通常会首先理解这意味着什么：

b.__radd__

仅在未实现

a.__add__

时才使用。因此，在一般情况下，如果要控制加法，则必须确保将对象放在第一位：

b+a

。 但是根据文档，这是一个例外。如果您将

numpy.ndarray

子类化，并定义了

__radd__

方法，则将首先尝试。因此，如果使您的对象基于数组有意义，则可以这样做。