NB: I opened a ticket (<a href="http://projects.scipy.org/numpy/ticket/1949" target="_blank">http://projects.scipy.org/numpy/ticket/1949</a>) about this, in case it would help getting some attention on this issue.<br><br>Besides this, I've been experimenting with the cast mechanisms of mixed scalar / array operations in numpy 1.6.1 on a Linux x86_64 architecture, and I can't make sense out of the current behavior. Here are some experiments adding a two-element array to a scalar (both of integer types):<br>


<br>(1) [0 0] (int8) + 0 (int32) -> [0 0] (int8)<br>(2) [0 0] (int8) + 127 (int32) -> [127 127] (int16)<br>
(3) [0 0] (int8) + -128 (int32) -> [-128 -128] (int8)<br>(4) [0 0] (int8) + 2147483647 (int32) -> [2147483647 2147483647] (int32)<br>

(5) [1 1] (int8) + 127 (int32) -> [128 128] (int16)<br>(6) [1 1] (int8) + 2147483647 (int32) -> [-2147483648 -2147483648] (int32)<br>


(7) [127 127] (int8) + 1 (int32) -> [-128 -128] (int8)<br>(8) [127 127] (int8) + 127 (int32) -> [254 254] (int16)<br><br>Here are some examples of things that confuse me:<br>- Output dtype in (2) is int16 while in (3) it is int8, although both results can be written as int8<br>




- Adding a number that would cause an overflow causes the output dtype 
to be upgraded to a dtype that can hold the result in (5), but not in 
(6)<br>- Adding a small int32 in (7) that causes an overflow makes it 
keep the base int8 dtype, but a bigger int32 (although still 
representable as an int8) in (8) makes it switch to int16 (if someone 
wonders, adding 126 instead of 127 in (8) would result in [-3 -3] 
(int8), so 127 is special for some reason).<br>

<br>My feeling is actually that the logic is to try to downcast the 
scalar as much as possible without changing its value, but with a bug 
that 127 is not downcasted to int8, and remains int16 (!).<br><br>Some more behavior that puzzles me, this time comparing + vs -:<br>
(9) [0 0] (uint32) + -1 (int32) -> [-1 -1] (int64)<br>(10) [0 0] (uint32) - 1 (int32) -> [4294967295 4294967295] (uint32)<br>

<br>Here I would expect that adding -1 would be the same as subtracting 1, but that is not the case.<br><br>Is there anyone with intimate knowledge of the numpy casting behavior for mixed scalar / array operations who could explain what are the rules governing it?<br>
<br>Thanks,<br><br>-=- Olivier<br>