Numpy: BUG：timedelta和float促销有时有效

看起来至少np.multiply支持此功能。

import numpy as np
print(np.multiply(np.timedelta64(1), 1.2))

我认为以上内容也应视为错误。

我认为对于ufuncs，问题总是存在的，如文档中所述，“何时将数据类型可以“安全地”转换为另一种数据类型的问题实现了广播规则”。 看起来上面有一些例外，其中强制转换不安全，但是我们已经使ufunc起作用了。 我猜在这种情况下，promote_types应该仍然说无效的类型升级（对于np.promote_types（“ float32”，“ m8”）和np.promote_types（“ m8”，“ float32”））。 是否需要继续允许ufunc起作用，可以根据具体情况决定？

是的，我们必须清楚地区分np.promote_types必须是一条总是合理的通用规则。 这就是为什么我喜欢“ common dtype”一词的原因。 例如，这是可以与np.concatenate一起使用的dtype。

每个ufunc可以单独决定使用“ common dtype”或其他逻辑来实现特定的操作。 我们专门针对倍数和timedelta64执行此操作，因此确实是一个单独的问题。

我想我们实际上并没有在很多地方使用此逻辑，因为您注意到ufunc主要依赖np.can_cast(..., ...) 。 虽然这通常与类型提升相符，但此处并不如此。

鉴于以上讨论，我继续进行并添加了对boost_types的修复。