NumPy:Typing numpy.ndarray import numpy as np
def some_function ( x : np . ndarray , y : np . ndarray ) -> np . ndarray :
return x + y
ArrayLike 정확한 type은 구체화되지 않았지만, array-like object가 될 수 있는 친구들에 사용 lists, tuples, and NumPy arrays와 같은 친구들 사용 타이밍: array-like objects의 여러 다른 types을 받을 수 있게 함수를 구성하고 싶을 때. (Flexibility를 얻고 싶을 때) 특정 함수가 특정 datatype으로 바꿔주는 preprocessing 역할을 할 때 from numpy.typing import ArrayLike
def compute_mean ( x : ArrayLike ) -> float :
x_arr = np . array ( x ) # convert to a NumPy array
return np . mean ( x_arr )
NDArray from numpy import uint8
from numpy.typing import NDArray
def addimg ( image : NDArray [ uint8 ]) -> None :
...
from typing import TypeVar
from numpy.typing import NDArray
import numpy as np
T = TypeVar ( 'T' , bound = np . generic )
def process_2d_array ( arr : NDArray [ T ]) -> NDArray [ T ]:
# 2D 배열에만 허용되는 함수 내용
assert arr . ndim == 2 , "Input array must be 2D"
return arr * 2
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