答案1

Pyright应该不会返回错误，首先尝试用pip install --upgrade --force-reinstall pyright numpy重新安装pyright和numpy。
如果它不起作用，如pyright文档中所解释的：
不管搜索路径如何，Pyright总是尝试在返回到python源（“.py”）文件之前使用类型存根（“.pyi”）文件解析导入。
Numpy有这些.pyi文件，对于以整数为参数的clip函数，我们有https://github.com/numpy/numpy/blob/main/numpy/core/fromnumeric.pyi#L397-L408：

@overload
def clip(
    a: _ScalarLike_co,
    a_min: None | ArrayLike,
    a_max: None | ArrayLike,
    out: None = ...,
    *,
    dtype: None = ...,
    where: None | _ArrayLikeBool_co = ...,
    order: _OrderKACF = ...,
    subok: bool = ...,
    signature: str | tuple[None | str, ...] = ...,
) -> Any: ...

字符串
有了这个，你的案子就不会有任何错误了。
所以看起来你的pyright考虑了一些存根文件（否则请求的类型将是Any，而不是“_DType@clip”），但不是来自Numpy的那些。您可以尝试使用选项来找到它，这些选项类似于最知名的IDE的“转到定义”。

答案二

您可以使用typing.cast，但这意味着对pyright撒谎，以匹配已经不好的clip函数的签名。

import typing
import numpy as np

tx: int = 32
out_tx = np.clip(
        typing.cast(np.ndarray, tx),
        typing.cast(np.ndarray, 0),
        typing.cast(np.ndarray, 1),
        )

型
或者代替np.ndarray，每个不返回警告的类型

显然，以下修复了最后2个警告：

import numpy as np

tx: int = 32
out_tx = np.clip(
    np.int32(tx),    # still expects array, produces warning
    np.int32(0),     # this fixed
    np.int32(100),   # this fixed
)

字符串

我发现了为什么pyright在不应该输出错误的时候输出错误：
原因是我还安装了data-science-types包。而且它似乎已经覆盖了numpy的键入。
卸载后（使用pip3 uninstall data-science-types）pyright不会再次输出此错误。