如何垂头丧气numpy.ndarray
How to downcast numpy.ndarray
背景：在我的程序中，numpy.ndarrays用于存储不同的东西（场、材料、几何、参数等）。通常一件事是从另一件事计算出来的，结果被传递给下一个函数。如果我在管道的某个地方忘记了一个步骤，任何进一步的计算都变得毫无意义，所以我想使用更严格的类型检查来避免错误。
我引入了几个新类型，所有这些本质上都是 ndarray:
的新名称
class Field(np.ndarray):
pass
class Geometry(np.ndarray):
pass
现在我可以方便地isinstance检查传递给函数的类型是否正确。
但是我在创建这些对象时遇到了问题。通常它们应该是一些 numpy 操作的结果，所以在函数结束时，我想将 np.ndarray 转换为 Field 对象。然而，仅编写 Field(v) 会调用 nparray 构造函数，该构造函数失败，因为 v 被解释为形状而不是数据。此外，我不想创建一个新对象，我不想复制任何东西我只想更改类型。通常，这不是一个好主意，但就我而言，我知道 Field 只不过是具有不同名称的 ndarray，所以它应该可以工作。
那么将 ndarray 显式转换为 Field 对象的最佳方法是什么？
奖金问题：如果我 np.save 和 np.load 我的子类对象，类型不会保留，我只读取 ndarray。有推荐的（有效的）替代品吗？
我刚刚发现 numpy 文档已经描述了这个具体案例：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.subclassing.html
背景：在我的程序中，numpy.ndarrays用于存储不同的东西（场、材料、几何、参数等）。通常一件事是从另一件事计算出来的，结果被传递给下一个函数。如果我在管道的某个地方忘记了一个步骤，任何进一步的计算都变得毫无意义，所以我想使用更严格的类型检查来避免错误。
我引入了几个新类型，所有这些本质上都是 ndarray:
class Field(np.ndarray):
pass
class Geometry(np.ndarray):
pass
现在我可以方便地isinstance检查传递给函数的类型是否正确。
但是我在创建这些对象时遇到了问题。通常它们应该是一些 numpy 操作的结果，所以在函数结束时，我想将 np.ndarray 转换为 Field 对象。然而，仅编写 Field(v) 会调用 nparray 构造函数，该构造函数失败，因为 v 被解释为形状而不是数据。此外，我不想创建一个新对象，我不想复制任何东西我只想更改类型。通常，这不是一个好主意，但就我而言，我知道 Field 只不过是具有不同名称的 ndarray，所以它应该可以工作。
那么将 ndarray 显式转换为 Field 对象的最佳方法是什么？
奖金问题：如果我 np.save 和 np.load 我的子类对象，类型不会保留，我只读取 ndarray。有推荐的（有效的）替代品吗？
我刚刚发现 numpy 文档已经描述了这个具体案例：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.subclassing.html