为什么 numpy 会为 np.float16（3.0） + 0 和 np.float32（3.0） + 0 进行类型转换？

问：

您能解释一下为什么要进行这种类型的铸造吗？

In [49]: type(np.float16(3.0) + 0)
Out[49]: numpy.float64

In [50]: type(np.float32(3.0) + 0)
Out[50]: numpy.float64

尽管以下工作按预期进行

In [52]: type(np.float16(3.0) + np.float16(0))
Out[52]: numpy.float16

In [53]: type(np.float32(3.0) + np.float32(0))
Out[53]: numpy.float32

问题是我们什么时候这样做，为什么一切都是向上投射到 ，而不是分别向 和？np.float16(3.0) + 0np.float16(3.0) + 0numpy.float64numpy.float16numpy.float32