У меня есть таблица соответствия (LUT), которая хранит 65536uint8 ценности:

lut = np.random.randint(256, size=(65536,)).astype('uint8')

Я хочу использовать этот LUT для преобразования значений в массивеuint16s:

arr = np.random.randint(65536, size=(1000, 1000)).astype('uint16')

и я хочу сделать преобразование на месте, потому что этот последний массив может стать довольно большим. Когда я пытаюсь это сделать, происходит следующее:

>>> np.take(lut, arr, out=arr)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 103, in take
    return take(indices, axis, out, mode)
TypeError: array cannot be safely cast to required type

И я не понимаю, что происходит. Я знаю, что безout аргумент, возвращение того же dtype, что иlut, такuint8, Но почему не можетuint8 быть брошенным наuint16? Если вы спросите NumPy:

>>> np.can_cast('uint8', 'uint16')
True

Очевидно следующие работы:

>>> lut = lut.astype('uint16')
>>> np.take(lut, arr, out=arr)
array([[173, 251, 218, ..., 110,  98, 235],
       [200, 231,  91, ..., 158, 100,  88],
       [ 13, 227, 223, ...,  94,  56,  36],
       ..., 
       [ 28, 198,  80, ...,  60,  87, 118],
       [156,  46, 118, ..., 212, 198, 218],
       [203,  97, 245, ...,   3, 191, 173]], dtype=uint16)

Но это также работает:

>>> lut = lut.astype('int32')
>>> np.take(lut, arr, out=arr)
array([[ 78, 249, 148, ...,  77,  12, 167],
       [138,   5, 206, ...,  31,  43, 244],
       [ 29, 134, 131, ..., 100, 107,   1],
       ..., 
       [109, 166,  14, ...,  64,  95, 102],
       [152, 169, 102, ..., 240, 166, 148],
       [ 47,  14, 129, ..., 237,  11,  78]], dtype=uint16)

Это действительно не имеет смысла, так как сейчасint32сuint16s, что определенно не безопасно:

>>> np.can_cast('int32', 'uint16')
False

Мой код работает, если я установилlutТип D к чему-либо вuint16, uint32, uint64, int32 или жеint64, но не дляuint8, int8 а такжеint16.

Я что-то упустил, или это просто сломано в numpy?

Обходные пути также приветствуются ... Так как LUT не такой большой, я думаю, это не так уж плохо, когда его тип совпадает с массивом, даже если это занимает вдвое больше места, но это просто не подходит для этого. ..

Есть ли способ сказать numpy, чтобы он не беспокоился о безопасности кастинга?