Estoy tratando de escribir un código básico de Python usando numpy, y como alguien que está bastante comprometido con el concepto de verificación estricta de tipos, lo encuentro un poco desafiante.

Estoy usando VS Code con pylance, y mi entorno está algo limitado por la versión y la biblioteca.

Un ejemplo simple:

 flags = chi_squared > .5 # chi_squared is type np.ndarray indices = chi_squared.argsort()

La primera línea está bien; no hay advertencias de tipo, se conocen los tipos de todo (incluso si las banderas son "Cualquiera"). Sin embargo, la segunda línea me da un error de tipo porque "el tipo de argsort() es parcialmente desconocido".

Eso es extraño... pero cuando rastreé los stubs de tipo numpy, descubrí que argsort es, de hecho, parcialmente indefinido:

 def argsort(self, axis=..., kind=..., order=...) -> typing.Any: 'a.argsort(axis=-1, kind=None, order=None)\n\n Returns the indices that would sort this array.\n\n Refer to `numpy.argsort` for full documentation.\n\n See Also\n --------\n numpy.argsort : equivalent function' ...

axis , kind y order no tienen tipos (y devolver Any también es un poco flojo... ¿esta función realmente puede devolver cualquier tipo?)

Como resultado, aproximadamente la mitad de las líneas de mi código tienen errores de tipo en cascada como este, por lo que mi código se llena con directivas de # type: ignore .

Entiendo que los tipos en Python son una especie de idea de último momento, y que las bibliotecas como numpy hacen algunas cosas mágicas, por lo que no espero la perfección, pero me pregunto si hay una forma sensata de obtener los beneficios de al menos alguna verificación de tipo mientras usa numpy, sin ensuciar mi código con declaraciones de ignorar.

¿Cuál es la mejor manera de avanzar?