pip install numpy==1.20.0

将致力

事实证明，强类型numpy数组并不简单。我花了几个小时来弄清楚如何正确地做到这一点。
一个简单的方法是使用here中描述的技巧，而不是向项目中添加另一个依赖项。只需使用' Package numpy类型：

import numpy
import numpy.typing as npt
from typing import cast, Type, Sequence
import typing

RGB: typing.TypeAlias = 'numpy.dtype[numpy.uint8]'
ThreeD: typing.TypeAlias = tuple[int, int, int]
NDArrayRGB: typing.TypeAlias = 'numpy.ndarray[ThreeD, RGB]'

def load_images(paths: list[str]) -> tuple[list[NDArrayRGB], list[str]]: ...

技巧是使用单引号，以避免在Python试图解释表达式中的[]时出现臭名昭著的TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable。例如，VSCode Pylance类型检查器可以很好地处理这个技巧：

请注意，类型的颜色是受尊重的，并且执行不会出错。

关于nptyping的说明

正如@ddejohn所建议的，可以使用nptyping。只需安装软件包：pip install nptyping。但是，截至目前（2022年6月16日），nptyping中没有定义Tuple类型，因此您无法以这种方式正确输入代码。我有open a new issue，所以也许在未来它会工作。
编辑次数
事实证明，有一种不同的方法可以将tuple表示为nptyping.Shape，正如ramonhagenaars所回答的那样，这也是优雅的：

from nptyping import NDArray, Shape, UInt8

# A 1-dimensional array (i.e. 1 RGB color).
RGBArray1D = NDArray[Shape["[r, g, b]"], UInt8]

# A 2-dimensional array (i.e. an array of RGB colors).
RGBArrayND = NDArray[Shape["*, [r, g, b]"], UInt8]

def load_images_trick(paths: list[str]) -> tuple[list[RGBArrayND], list[str]]: ...

然而，VSCode Pylance并不支持这个解决方案，我得到了Shape的错误建议：

Expected class type but received "Literal"
  "Literal" is not a class
  "Literal" is not a classPylancereportGeneralTypeIssues
Pylance(reportGeneralTypeIssues)

我的opencv2库也有类似的问题，我通过升级numpy pip install numpy --upgrade

命令np.ndarray[...]会对某些版本的numpy引发异常。在接受的答案中使用的命令typing.TypeAlias也会对某些版本的python产生异常，例如。[ 1 ]。我在与使用不同操作系统和不同python版本的同事合作时遇到了这个问题。他们更新了numpy，但错误仍然存在，所以我想出了这个解决方案，对我们所有人都有效，并且仍然检查我机器中的类型错误：

from typing import TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    from typing import TypeAlias
else:
    TypeAlias = "TypeAlias"

NDArrayInt: "TypeAlias" = "np.ndarray[int, np.dtype[np.number]]"
NDArrayFloat: "TypeAlias" = "np.ndarray[float, np.dtype[np.number]]"
DiscreteMechanism: "TypeAlias" = "Callable[[NDArrayInt], NDArrayInt]"