为什么numpy追加空列表时会出现奇怪的隐式类型转换

np.append 的底层逻辑是先将输入的两个参数都转换为numpy数组，再调用np.concatenate完成拼接，拼接过程中numpy会自动将两个数组的类型向上转换为可兼容所有值的公共类型，上述现象完全由这个逻辑导致。

第一种场景：np.append(a, []) 输出float类型数组 #

空Python列表[]没有明确的元素类型信息，numpy默认会将其转换为dtype=float64的空数组，可直接执行print(np.array([]).dtype)验证。
此时待拼接的两个数组分别是dtype=int的a，和dtype=float的空数组，二者的公共兼容类型为float，因此拼接结果会将所有元素转换为float类型，最终输出array([1., 2., 3.])。

第二种场景：np.append(a, [4]) 输出int类型数组 #

非空列表[4]包含Python int类型元素，numpy会自动将其转换为dtype=int的数组。
此时待拼接的两个数组都是int类型，公共兼容类型仍为int，因此不会发生额外的类型转换，最终输出保持int类型的array([1, 2, 3, 4])。

避免意外类型转换的方法 #

如果需要追加空数组且保持原类型，可以手动指定空数组的dtype和原数组一致：

c = np.append(a, np.array([], dtype=a.dtype))

此时输出的c就是和原数组一致的int类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kstn