小编Jon*_*han的帖子

考虑以下python代码：

class MyClass:
   def __radd__(self, a):
      print "foo", a
      return a

p = MyClass()

要唤起 radd，可以运行以下命令：

>>> print "bar"+p
foo bar
bar

这是预期的行为。__add__运行并失败，因此__radd__接管并处理情况。但是对于 numpy 数组，它的行为略有不同：

>>> v = np.arange(2)
>>> print v+p
foo 0.
foo 1.
[0. 1.]

似乎与上面的示例不同，v.__add__迭代地遍历v的组件并p.__radd__在它们上执行。换句话说，它决定返回类型是 an ndarray（只要代码不崩溃）。我知道这是试图变得聪明的 numpy，但有时我希望我的班级处理算术。

是否可以__radd__使用 numpy 数组获得标准行为？