如何强制numpy标量*数组乘法得到float64结果？

Question

假设我定义了一个dtypefloat64常量和一个dtypefloat32常量数组：

c = np.arccos(-1)
ones = np.array([1,1,1], dtype='float32')
print(c.dtype, ones.dtype)

float64 float32

如果将标量与整个数组相乘，则得到的结果为dtypefloat32：

result_array = c*ones
print(result_array, result_array.dtype)

[3.1415927 3.1415927 3.1415927] float32

但是，如果将标量与第一个元素相乘，则得到的结果是dtypefloat64：

result_scalar = c*ones[0]
print(result_scalar, result_scalar.dtype)

3.141592653589793 float64

如何以双精度执行乘法c*ones，以使生成的数组为数据类型float64？（当然，不需要将每个元素分别乘以常数。）

（我已经回顾了这个相关的问题/答案，其中有一些关于Numpy标量和数组操作产生的数据类型的好信息，但没有完全回答我的问题：Numpy casting float32 to float64）