为何np.uint8标量减法触发溢出警告，0维数组减法却不触发？

先看代码示例：

res0 = np.array(np.uint8(40))-80 # np.uint8(216), no warning
res1 = np.uint8(40)-80 # np.uint8(216), warning

两行代码执行结果完全一致：res0和res1均为np.uint8(216)，np.equal(res0,res1)返回np.True_，但仅第二行触发警告：

RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract
  res1 = np.uint8(40)-80 # np.uint8(216)

原因在于NumPy对数组和标量的运算警告机制存在差异：

• 操作对象类型不同：np.array(np.uint8(40))是NumPy数组（ndarray），np.uint8(40)是NumPy标量（单个numpy.uint8类型的值）。
• 警告触发逻辑有区别：
  • 数组运算默认不触发溢出警告，因为数组多用于批量数据处理（比如图像处理），uint8类型的循环溢出属于常见的预期行为，NumPy为了保证运算效率，默认关闭这类场景的警告。
  • 标量运算默认开启溢出警告，因为标量操作更偏向单个值的精确计算，溢出更可能是开发者的疏忽或错误，所以NumPy会主动发出提醒。
• 底层设计的考量：数组运算优先追求高性能，批量场景下的溢出往往是有意为之；标量运算更注重计算正确性，避免开发者忽略非预期的数值溢出问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zabop