使用 numpy 更新更改 numba guvectorize 输出的类类型

问题描述

我正在为一个项目从 1.15.2 -> 1.16.6 更新 numpy。在这个项目中，我们有一个 numpy.ndarray 的子类，它实现了 __array_wrap__ 和 __array_finalize__。此外，还有一些函数是通过使用 numba 的 guvectorize 装饰器制作成 gufunc 的。

我看到的问题是使用 ndarray 子类的实例调用 guvectorized gufunc。

随着 numpy 1.15.2 逐步执行代码，我看到 def __array_wrap__(self,obj,context=None) 被调用，并将 obj 作为 ndarray 子类的实例。

但是，一旦 numpy 升级到 1.16.6，def __array_wrap__(self,context=None) 就会以 obj 作为 ndarray 的实例被调用。这会导致 __array_wrap__ 代码中的逻辑出现一些问题。

我希望得到澄清：

1. 为什么会发生这种行为变化？ （我在 numpy 发行说明中找不到对此的任何引用）
2. 是否可以复制由 numba guvectorize 创建的 gufunc 输出的旧行为以保留输入的类（具有最高的 __array_priority__）？还是输出总是属于 ndarray 类？

解决方法

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