Numpy 特定类型注释及使用Mypy检查ndarray

在Python中，numpy是一个十分重要的科学库，其中ndarray是大多数函数和方法的核心数据结构。然而，对于类型安全的要求，也许它没有那么好。为解决这一问题，Python 3.5引入了类型提示机制，并在此基础上发展出了一个静态类型检查器：Mypy。本文深入探讨numpy ndarray的类型注释及使用Mypy检查的方法。

阅读更多：Numpy 教程

什么是类型提示

在Python中，变量的类型通常是动态的（动态语言），这意味着你在定义变量时不必指定变量的类型。例如，以下代码是合法的：

a = 10
a = "Hello, world!"

在Python中，变量a可以很容易地更改为另一个类型，甚至可以将其重新分配为不同的数据类型。这对于快速开发和强大的编程体验是很重要的。但是，这种灵活性和方便性却也给确保程序的准确性和可靠性增加了很多难度。

类型提示（type hinting）是一种Python新特性，通过在代码中指示参数和返回值的类型，可以让Python编译器在编译代码时检查类型错误。Python 3.5 引入了类型提示机制，并且使用文档字符串（docstrings）来实现。

例如，在函数定义中使用文档字符串定义类型：

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

这个函数的参数类型是整数，返回类型也是整数。这样，我们就可以通过Mypy这样的类型检查器提供的类型检查工具来验证add()是否按照定义的规则执行。

什么是numpy.ndarray

NumPy 库的 ndarray 对象是一个通用的多维容器，其中的元素必须是相同类型。如同本文所说的，它是numpy大多数函数和方法的核心数据结构。ndarray可以表示各种类型的多维数组，包括矢量和矩阵。

以下是一个3×3的矩阵的ndarray表示：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

此时，变量arr的类型是numpy.ndarray。但是，为了实现类型安全和便于代码维护，我们可以使用类型提示将其注释为ndarray。

我们可以使用以下注释来将变量注释为ndarray类型:

import numpy as np
from typing import List

arr: np.ndarray[[]] = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

在注释中，我们使用np.ndarray[[]]来注释变量类型，其中，第一个尖括号中的内容是类型的数据维度。例如，对于三维数组，类型应该为np.ndarray[[n,m,p]]（n,m,p分别表示三个维度的大小）。

如何使用类型注释来声明类型

下面我们会列举几个我们经常使用的，基于numpy类型的注释类型。

1. 以及数组的类型

如果数组只包含一个类型的元素，则可以在类型特定的注释内部为数组指定类型。如以下代码：

import numpy as np
from typing import List

arr: np.ndarray[[int]] = np.array([1, 2, 3])

这个例子中，我们指定了ndarray中单个元素的类型为整数。

2. 二维数组的类型

对于二维数组，我们可以使用以下代码添加类型注释：

import numpy as np
from typing import List

arr: np.ndarray[[int, int]] = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

这表示该ndarray中的元素类型是整数，而且是一个2D数组。

3. 多维数组的类型

我们也可以通过在列表中指定多个维度大小来声明多维数组的类型。例如，以下代码将声明一个形状为3x4x5的三维数组：

import numpy as np
from typing import List

arr: np.ndarray[[int, int, int]] = np.random.rand(3,4,5)

4. 声明不同类型的数组

对于元素类型不同的数组，我们可以使用Union类型来进行声明。例如，以下代码中，我们可以声明一个既包含整数又包含字符串的一维数组：

import numpy as np
from typing import List, Union

arr: np.ndarray[[Union[int, str]]] = np.array([1, 2, "hello"])

这个数组的类型注释指定了数组中的元素类型既可以是整数也可以是字符串。

5. 声明二维数组元素为一维数组

在很多情况下，数组的元素是数组本身，我们可以使用以下代码来注释变量的类型：

import numpy as np
from typing import List

arr: np.ndarray[[List[int]]] = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

这个注释的类型告诉我们，变量arr中包含的是一个由整数类型组成的列表，即代表二维数组的一维数组。

Mypy如何检查ndarray类型注释

Mypy是一个静态类型检查器，可以帮助你在运行Python代码之前发现代码中的类型错误。通过运行Mypy检查器，我们可以找出numpy代码中的类型错误。以下是一个ndarray类型检查示例：

import numpy as np
from typing import List

def sum_array(a: np.ndarray[[int]]) -> int:
    return np.sum(a)

arr1: np.ndarray[[int]] = np.array([1, 2, 3])
arr2: np.ndarray[[int]] = np.array([4, 5, 6, 7])

print(sum_array(arr1))  # Expected output: 6
print(sum_array(arr2))  # Expected output: TypeError

在这个示例中，我们定义sum_array函数，接受一个含有整数的ndarray，并返回数组元素的和。然后，我们用两个不同的数组来测试该函数。当测试arr1时，预期输出是6（即1+2+3）。当测试arr2时，dtype为int64，但是sum_array函数中类型注释a的类型为np.ndarray[[int]]，因此MyPy会发现这个类型错误。

运行Mypy来检查类型注释是否正确，只需要使用以下语句：

mypy <filename>.py

Mypy会输出错误信息提示您哪些类型检查不通过。这样，我们就可以轻松检查numpy代码中的类型安全问题。

总结

本文介绍了在Python代码中注释numpy ndarray类型的各种方法和最佳实践，并向读者展示了使用Mypy进行静态类型检查的方法。numpy ndarray是一种非常强大的数据结构，然而为了代码的可读性和可维护性，使用类型注释给代码加上注解是一个非常好的实践。同时，使用Mypy进行类型检查可以使代码更加健壮、更易于维护。