自定义UserDict子类的__array__方法作用机制及数组元素类型疑问

嘿，这个问题挺有意思的，我来帮你拆解一下背后的逻辑，搞清楚为什么会出现你看到的结果～

先搞懂为什么原来的代码会丢失值 #

你最开始的MyUserDict没有实现__array__方法，当你把它放进列表传给np.array()时，numpy会把MyUserDict当成普通的可迭代映射类型来处理——因为UserDict继承自MutableMapping，默认迭代器会返回字典的键。所以numpy会遍历每个MyUserDict的键，把这些键拼接成了二维数组，也就是你看到的[['a' 'b'] ['a' 'b']]，自然就丢失了值部分。

__array__方法到底在干嘛？ #

这是numpy提供的自定义数组转换协议，简单来说就是给你的对象一个“发言权”：当numpy尝试把这个对象转换成数组时，它会先检查对象有没有__array__方法，如果有，就优先调用这个方法来获取对象对应的数组表示，而不是用默认的迭代/转换逻辑。

不过这里要注意两种场景的区别：

• 如果你直接调用np.array(m_mydict)（单个对象），numpy会执行你写的__array__方法，返回一个由self.data的键组成的数组（也就是array(['a','b'], dtype=object)）。
• 但当你传入的是包含多个MyUserDict的列表时，numpy的处理逻辑就不一样了：它发现你的对象实现了__array__方法，会把每个MyUserDict当成一个“不可拆分的数组兼容对象”，而不是普通的可迭代映射。这时候numpy不会再去迭代每个对象的键，而是直接创建一个dtype=object的数组，把原来的MyUserDict实例原样保存进去。

为什么数组元素还是MyUserDict类型，不是dict？ #

这就是你疑惑的核心了：你以为__array__方法里返回np.array(self.data, dtype=object)会把对象转换成dict，但实际上这个方法的作用范围是单个对象转数组，而不是替换列表里的元素。

当你调用np.array([m_mydict, m_mydict])时，numpy并没有用__array__的返回值去替换列表里的每个元素，而是因为你的对象实现了__array__，numpy放弃了默认的迭代键的行为，转而把每个MyUserDict作为一个整体存进数组。所以数组里的元素还是你创建的MyUserDict实例，而不是self.data对应的普通dict。

简单来说，你的__array__方法相当于给numpy发了一个信号：“别拆我，把我当成一个整体来看待”，所以numpy就乖乖把整个MyUserDict对象存进数组里了，这正好符合你的预期～

内容来源于stack exchange