TypeError：“numpy._DTypeMeta”对象不可订阅
TypeError：“numpy._DTypeMeta”对象不可订阅
提问于 2021-08-25 04:45:04
我试图键入这样的提示：ndarray：
RGB = numpy.dtype[numpy.uint8]
ThreeD = tuple[int, int, int]
def load_images(paths: list[str]) -> tuple[list[numpy.ndarray[ThreeD, RGB]], list[str]]: ...但是，在第一行，当我运行它时，我得到了以下错误：
RGB = numpy.dtype[numpy.uint8]
TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable如何正确地键入提示ndarray？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-06-16 15:45:55
事实证明，强类型的numpy数组一点也不简单。我花了几个小时想办法把它做好。
不向项目添加另一个依赖项的简单方法是使用描述过的这里技巧。只需用'包装numpy类型
import numpy
import numpy.typing as npt
from typing import cast, Type, Sequence
import typing
RGB: typing.TypeAlias = 'numpy.dtype[numpy.uint8]'
ThreeD: typing.TypeAlias = tuple[int, int, int]
NDArrayRGB: typing.TypeAlias = 'numpy.ndarray[ThreeD, RGB]'
def load_images(paths: list[str]) -> tuple[list[NDArrayRGB], list[str]]: ...的诀窍是在Python试图解释表达式中的[]时，使用单引号来避免臭名昭著的TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable。例如，VSCode Pylance类型检查器很好地处理了这个技巧：
注意，类型的颜色是受尊重的，并且执行不会产生错误。
关于nptyping的注记
正如@ddejohn所建议的那样，我们可以使用nptyping。只需安装软件包：pip install nptyping。但是，到目前为止(2022年6月16日)，还没有在nptyping中定义的元组类型，所以您无法以这种方式对代码进行精确的键入。我有发行新的债券，所以也许在将来它会起作用。
编辑
事实证明，有一种不同的方法可以将tuple表示为nptyping.Shape，这是萝卜属的回答，这也是很优雅的：
from nptyping import NDArray, Shape, UInt8
# A 1-dimensional array (i.e. 1 RGB color).
RGBArray1D = NDArray[Shape["[r, g, b]"], UInt8]
# A 2-dimensional array (i.e. an array of RGB colors).
RGBArrayND = NDArray[Shape["*, [r, g, b]"], UInt8]
def load_images_trick(paths: list[str]) -> tuple[list[RGBArrayND], list[str]]: ...但是，VSCode Pylance并不很好地支持此解决方案，这是一个关于形状的错误建议：
Expected class type but received "Literal"
"Literal" is not a class
"Literal" is not a classPylancereportGeneralTypeIssues
Pylance(reportGeneralTypeIssues)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68916893
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