<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div>Your suggestion on the issue to switch from typeerror to warning is, imho, much better, as long as the warning contains a link to an issue/webpage explaining what needs to happen. It's only because I've been vaguely aware of the `__array_function__` discussions that I was able to diagnose relatively quickly. The average user would be very confused by this code break or by a warning, and be unsure of what they need to do to get rid of the warning.<br></div></blockquote><div><br></div><div>┬áThis would work I think. It's not even a band-aid, it's probably the better design option because any sane library that implements __array_function__ will have a much smaller API surface than NumPy - and why forbid users from feeding array-like input to the rest of the NumPy functions?</div></div></div></blockquote><div><br></div><div>This is addressed in the NEP, see bullet 1 under "Partial implementation of NumPy's API":</div><div><a href="http://www.numpy.org/neps/nep-0018-array-function-protocol.html#partial-implementation-of-numpy-s-api">http://www.numpy.org/neps/nep-0018-array-function-protocol.html#partial-implementation-of-numpy-s-api</a><br></div><div><br></div><div>My concern is that fallback coercion behavior makes it difficult to reliably implement "strict" overrides of NumPy's API. Fallback coercion is certainly useful for interactive use, but it isn't really appropriate for libraries.</div><div><br></div><div>In contrast to putting this into NumPy, if a library like dask prefers to issue warnings or even keep around fallback coercion indefinitely (not that I would recommend it), they can do that by putting it in their __array_function__ implementation.</div><div><br></div></div></div>