Numpy: BUG : timedelta 및 float 프로모션이 때때로 작동 함

적어도 np.multiply가 이것을 지원하는 것 같습니다.

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

위의 내용도 버그로 간주되어야한다고 생각합니다.

질문은 ufuncs의 경우 문서에 설명 된대로 "데이터 유형이"안전하게 "다른 데이터 유형으로 캐스트 될 수있는 경우"라는 질문에 의해 "캐스팅 규칙이 구현된다는 것"이 ​​항상 사실이라고 생각합니다. 캐스팅이 안전하지 않은 위와 같은 예외가 있지만 ufunc가 작동하도록 만들었습니다. 이 경우에는 promote_types가 여전히 유효하지 않은 유형 승격 (np.promote_types ( "float32", "m8") 및 np.promote_types ( "m8", "float32") 모두에 대해)이라고 말해야한다고 생각합니다. ufunc가 작동하도록 계속 허용해야하는지 여부는 사례별로 결정할 수 있습니까?

예, np.promote_types 는 항상 합리적인 일반 규칙이어야한다는 점을 명확히 구분해야합니다. 그래서 "common dtype"이라는 용어를 좋아합니다. 예를 들어 np.concatenate 와 함께 사용할 수있는 dtype입니다.

각 ufunc는 "공통 dtype"또는 기타 논리를 사용하여 특정 작업을 구현하도록 개별적으로 결정할 수 있습니다. 우리는 다중 및 timedelta64에 대해 특별히 수행하므로 실제로 별도의 문제입니다.

ufuncs는 대부분 np.can_cast(..., ...) 에 의존하기 때문에 많은 곳에서이 논리를 실제로 사용하지 않는다고 생각합니다. 일반적으로 유형 승격과 일치하지만 여기에는 없습니다.

위의 논의를 감안할 때 나는 계속해서 promote_types에 대한 수정 사항을 추가했습니다.