使用元组列表重塑数组时出现 mypy 错误
mypy error when reshaping an array with a list of tuples
我有一个 python 模块,如下所示:
import numpy as np
def test(order: str = 'C') -> np.ndarray:
return np.array([1,2,3]).reshape((1,2), order = order)
用 mypy 评估这个 returns 错误和注释
error: No overload variant of "reshape" of "_ArrayOrScalarCommon" matches argument types "Tuple[int, int]", "str"
note: Possible overload variants:
note: def reshape(self, Sequence[int], *, order: Union[Literal['A'], Literal['C'], Literal['F'], None] = ...) -> ndarray
note: def reshape(self, *shape: int, order: Union[Literal['A'], Literal['C'], Literal['F'], None] = ...) -> ndarray
将函数调用中的 order = order 部分替换为 order = 'C' 可阻止此错误的发生。如果我选择将此参数作为函数参数传递,为什么 mypy 会出现问题?
test(order: str = 'C')
只设置参数C
的默认值
但您仍然可以使用任何 str
来调用它。例如 test('X')
是
正确输入。但这会导致 test
调用 reshape
order='X'
这是错误的,这就是 mypy 抱怨的原因,这是
好东西。
所以问题出在order
的类型定义上。你可以改变
它匹配 reshape
签名,mypy 对此很满意:
import typing as tp
import numpy as np
def test(order: tp.Optional[tp.Literal['A', 'C', 'F']] = 'C') -> np.ndarray:
return np.array([1,2,3]).reshape((1,2), order = order)
test('C') # ok
test('X') # mypy error
我有一个 python 模块,如下所示:
import numpy as np
def test(order: str = 'C') -> np.ndarray:
return np.array([1,2,3]).reshape((1,2), order = order)
用 mypy 评估这个 returns 错误和注释
error: No overload variant of "reshape" of "_ArrayOrScalarCommon" matches argument types "Tuple[int, int]", "str"
note: Possible overload variants:
note: def reshape(self, Sequence[int], *, order: Union[Literal['A'], Literal['C'], Literal['F'], None] = ...) -> ndarray
note: def reshape(self, *shape: int, order: Union[Literal['A'], Literal['C'], Literal['F'], None] = ...) -> ndarray
将函数调用中的 order = order 部分替换为 order = 'C' 可阻止此错误的发生。如果我选择将此参数作为函数参数传递,为什么 mypy 会出现问题?
test(order: str = 'C')
只设置参数C
的默认值
但您仍然可以使用任何 str
来调用它。例如 test('X')
是
正确输入。但这会导致 test
调用 reshape
order='X'
这是错误的,这就是 mypy 抱怨的原因,这是
好东西。
所以问题出在order
的类型定义上。你可以改变
它匹配 reshape
签名,mypy 对此很满意:
import typing as tp
import numpy as np
def test(order: tp.Optional[tp.Literal['A', 'C', 'F']] = 'C') -> np.ndarray:
return np.array([1,2,3]).reshape((1,2), order = order)
test('C') # ok
test('X') # mypy error