Python数组切片—如何实现2D数组切片？

Question

我想知道如何在Python中实现2D数组切片吗？

例如，

arr是自定义类2D数组的实例。

如果要在此对象上启用2D切片语法，如下所示：

arr[:,1:3] #retrieve the 1 and 2 column values of every row

要么

arr[,:3] #retrieve the 1 and 2 column values of every row

用法和语法类似于numpy.array。 但是如何独自实现这种功能呢？

PS：

我的想法：

对于第一种情况， [:,1:3]部分就像两个切片的元组

但是，对于第二种情况， [,1:3]似乎很神秘。

Answer 1

如果您想了解数组切片的规则，下图可能会有所帮助：

Answer 2

对于读取访问，您需要重写__getitem__方法：

class ArrayLike(object):
    def __init__(self):
        pass
    def __getitem__(self, arg):
        (rows,cols) = arg # unpack, assumes that we always pass in 2-arguments
        # TODO: parse/interpret the rows/cols parameters,
        # for single indices, they will be integers, for slices, they'll be slice objects
        # here's a dummy implementation as a placeholder 
        return numpy.eye(10)[rows, cols]

棘手的一点是__getitem__总是只使用一个参数（除self之外），当您将多个用逗号分隔的项目放在方括号内时，实际上是在提供一个元组作为__getitem__调用的参数。 因此，需要在函数内部拆开该元组的包装（并可选地验证元组的长度合适）。

现在给定a = ArrayLike() ，您最终得到

• a[2,3]表示rows=2 ， rows=2 cols=3
• a[:3,2]表示rows=slice(None, 3, None) ， cols=3

等等; 您必须查看切片对象的文档，以确定如何使用切片信息从类中提取所需的数据。

为了使其更像一个numpy数组，您还希望覆盖__setitem__ ，以允许分配给元素/切片。

Answer 3

obj[,:3]是无效的python，因此会引发SyntaxError －因此，您的源文件中不能包含该语法。 （当您尝试在numpy数组上使用它时，也会失败）

Answer 4

如果这是您自己的课程，并且愿意传递字符串，这是一种技巧。

如何重写[]运算符？

class Array(object):

    def __init__(self, m, n):
        """Create junk demo array."""
        self.m = m
        self.n = n
        row = list(range(self.n))
        self.array = map(lambda x:row, range(self.m))

    def __getitem__(self, index_string):
        """Implement slicing/indexing."""

        row_index, _, col_index = index_string.partition(",")

        if row_index == '' or row_index==":":
            row_start = 0
            row_stop = self.m
        elif ':' in row_index:
            row_start, _, row_stop = row_index.partition(":")
            try:
                row_start = int(row_start)
                row_stop = int(row_stop)
            except ValueError:
                print "Bad Data"
        else:
            try:
                row_start = int(row_index)
                row_stop = int(row_index) + 1
            except ValueError:
                print "Bad Data"

        if col_index == '' or col_index == ":":
            col_start = 0
            col_stop = self.n
        elif ':' in col_index:
            col_start, _, col_stop = col_index.partition(":")
            try:
                col_start = int(col_start)
                col_stop = int(col_stop)
            except ValueError:
                print "Bad Data"
        else:
            try:
                col_start = int(col_index)
                col_stop = int(col_index) + 1
            except ValueError:
                print "Bad Data"

        return map(lambda x: self.array[x][col_start:col_stop],
                       range(row_start, row_stop))

    def __str__(self):
        return str(self.array)

    def __repr__(self):
        return str(self.array)


array = Array(4, 5)
print array
out: [[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]

array[",1:3"]
out: [[1, 2], [1, 2], [1, 2], [1, 2]]

array[":,1:3"]
out: [[1, 2], [1, 2], [1, 2], [1, 2]]