子类numpy ndarray问题

Question

我想继承numpy ndarray。 但是，我无法更改阵列。 为什么self = ...不会改变阵列？ 谢谢。

import numpy as np

class Data(np.ndarray):

    def __new__(cls, inputarr):
        obj = np.asarray(inputarr).view(cls)
        return obj

    def remove_some(self, t):
        test_cols, test_vals = zip(*t)
        test_cols = self[list(test_cols)]
        test_vals = np.array(test_vals, test_cols.dtype)

        self = self[test_cols != test_vals] # Is this part correct?

        print len(self) # correct result

z = np.array([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)],
    dtype=[('a', int), ('b', int), ('c', int)])
d = Data(z)
d.remove_some([('a',4)])

print len(d)  # output the same size as original. Why?

Answer 1

您没有得到预期结果的原因是因为您在方法remove_some中重新分配self 。 您只是创建一个新的局部变量self 。 如果你的数组形状没有改变，你可以简单地做自我[：] = ...你可以保持对self的引用，一切都会很好，但你正试图改变self的形状。 这意味着我们需要重新分配一些新的内存，并在我们引用self时改变我们所指向的位置。

我不知道该怎么做。 我认为可以通过__array_finalize__或__array__或__array_wrap__来实现。 但我所尝试的一切都不尽如人意。

现在，还有另一种方法可以解决这个问题，而不是ndarray子类。 你可以创建一个新的类来保存一个ndarray属性，然后覆盖所有通常的__add__ ， __mul__等。这样的事情：

Class Data(object):
    def __init__(self, inarr):
        self._array = np.array(inarr)
    def remove_some(x):
        self._array = self._array[x]
    def __add__(self, other):
        return np.add(self._array, other)

好吧，你明白了。 覆盖所有操作员是一种痛苦，但从长远来看，我认为更灵活。

你必须阅读这彻底把事情做对。 像__array_finalize__这样的方法需要被称为正确的“清理”时间。

Answer 2

也许这是一个函数，而不是一个方法：

import numpy as np

def remove_row(arr,col,val):
    return arr[arr[col]!=val]

z = np.array([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)],
    dtype=[('a', int), ('b', int), ('c', int)])

z=remove_row(z,'a',4)
print(repr(z))

# array([(1, 2, 3), (7, 8, 9)], 
#       dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<i4'), ('c', '<i4')])

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或者，如果你想要它作为一种方法，

import numpy as np

class Data(np.ndarray):

    def __new__(cls, inputarr):
        obj = np.asarray(inputarr).view(cls)
        return obj

    def remove_some(self, col, val):
        return self[self[col] != val]

z = np.array([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)],
    dtype=[('a', int), ('b', int), ('c', int)])
d = Data(z)
d = d.remove_some('a', 4)
print(d)

这里的关键区别是remove_some不会尝试修改self ，它只返回一个新的Data实例。

Answer 3

我尝试做同样的事情，但是将ndarray子类化为非常复杂。

如果您只需要添加一些功能，我建议创建一个将数组存储为属性的类。

class Data(object):

    def __init__(self, array):
        self.array = array

    def remove_some(self, t):
        //operate on self.array
        pass

d = Data(z)
print(d.array)