升级至NumPy 1.22后出现新的mypy类型检查错误求助

把NumPy从1.21升级到1.22.4后，原本能通过mypy 0.910类型检查的代码出现了三类新错误，以下是错误分析、现有处理的正确性验证及更优方案：

1. 类型错误：signedinteger[_8Bit]不可索引 #

报错场景 #

x: np.ndarray 
v: float

# mypy报错：error: Value of type "signedinteger[_8Bit]" is not indexable
xn = np.int8(np.sign(np.atleast_1d(x).ravel() - v))
xn[0]

# mypy无报错
xn = np.array(np.sign(np.atleast_1d(x).ravel() - v), dtype=np.int8)
xn[0]

原因分析 #

NumPy 1.22优化了类型注解，np.int8()作为构造函数时，若传入标量会返回np.int8标量类型（而非数组）。当np.sign()的计算结果为标量时，np.int8()就会返回不可索引的标量，触发mypy报错。而np.array(..., dtype=np.int8)会强制返回数组类型，符合后续索引操作的类型要求。

方案确认与优化 #

现有处理方式是正确的。更简洁的替代方案可以用astype直接转换数组类型，避免额外的数组构造：

xn = np.sign(np.atleast_1d(x).ravel() - v).astype(np.int8)
xn[0]

2. 赋值类型不兼容：float与floating[Any]类型不匹配 #

报错场景 #

import numpy as np

def get_my_float(flt: float) -> float:
    return flt

# mypy报错：error: Incompatible types in assignment (expression has type "float", variable has type "floating[Any]")
get_my_float(np.average([2, 3]))

# mypy无报错（临时解决方案）
get_my_float(float(np.average([2, 3])))

原因分析 #

NumPy 1.22将np.average()的返回类型细化为np.floating[Any]，而mypy 0.910认为Python原生float与NumPy浮点类型属于不同的类型体系，因此触发类型不兼容报错。

方案确认与优化 #

现有通过float()强制转换的方式是可行的。另外两种替代方案：

• 使用类型转换注解：

  from typing import cast
  get_my_float(cast(float, np.average([2, 3])))
  

• 升级mypy到较新版本（如0.990+），新版本对NumPy类型的兼容性更好，可能自动识别np.floating[Any]与原生float的兼容关系。

3. 返回值错误：assert_approx_equal无返回值 #

报错场景 #

import numpy as np
# 计算参考解ref
# 计算近似解app

# mypy报错
np.testing.assert_approx_equal(app, ref)

# 临时解决方案：抑制报错
np.testing.assert_approx_equal(app, ref)  # type: ignore

原因分析 #

这是NumPy与mypy的已知兼容性问题，np.testing模块中的断言函数的类型注解存在缺陷，导致mypy错误地检测到返回值相关问题。

方案确认 #

目前使用# type: ignore抑制报错是最直接的解决方案。如果项目中测试文件单独管理，也可以配置mypy忽略测试目录的类型检查，避免逐个添加注解。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pietro D'Antuono