如何在NumPy中设置全局类型转换规则为'safe'？

首先明确：NumPy没有提供全局修改ufunc默认casting规则的官方方法，复合赋值操作（比如*=）硬编码使用了same_kind的casting规则，无法通过全局配置更改。不过可以通过以下几种方式规避这个问题：

• 自定义原地乘法函数
  自己实现一个函数，封装numpy.multiply的casting='safe'参数，手动完成原地更新：

  import numpy as np
  
  def safe_imul(a, b):
      # 用safe casting计算结果，再赋值回原数组
      result = np.multiply(a, b, casting='safe')
      a[:] = result
  
  # 使用示例
  A = np.array([1.5, 2.5], dtype=np.float64)
  B = np.array([2, 3], dtype=np.int64)
  safe_imul(A, B)
  

• 预先统一数组类型
  在执行复合赋值前，将B转换为和A相同的类型（float64），这样*=就不会触发类型转换错误：

  A = np.array([1.5, 2.5], dtype=np.float64)
  B = np.array([2, 3], dtype=np.int64).astype(A.dtype)
  A *= B
  

• 重载ndarray的乘法方法（进阶方案）
  如果需要频繁使用，可以子类化np.ndarray并重载__imul__方法，在内部使用casting='safe'的乘法：

  import numpy as np
  
  class SafeCastArray(np.ndarray):
      def __new__(cls, input_array, dtype=None, order='K'):
          return np.asarray(input_array, dtype=dtype, order=order).view(cls)
  
      def __imul__(self, other):
          result = np.multiply(self, other, casting='safe')
          self[:] = result
          return self
  
  # 使用示例
  A = SafeCastArray([1.5, 2.5], dtype=np.float64)
  B = np.array([2, 3], dtype=np.int64)
  A *= B
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Slothscript