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Numpy arrays can be efficiently subclassed ,但我想修改 __getitem__
和 __setitem__
的行为,以便它们可以接受日期时间范围,同时保留最大数量的内置机制,如操作、cumsum、等等。这可以用 __array_ufunc__
来完成吗?
似乎在他们的 example 中, numpy.ufunc.at
方法被覆盖。
这可以用来修改 numpy 数组的获取/设置行为吗?
最佳答案
您可以实现 __getitem__
和 __setitem__
来处理您的特定情况(使用日期时间对象)并分派(dispatch)给 super().__{get|set}item__
在其他情况下。这样,ndarray
的剩余功能将得以保留。例如:
from datetime import date
import numpy as np
class A(np.ndarray):
def __array_finalize__(self, obj):
if obj is not None:
obj.start_date = date.today()
def __getitem__(self, item):
if isinstance(item, slice) and isinstance(item.start, date) and isinstance(item.stop, date):
return super().__getitem__(slice((item.start - self.start_date).days,
(item.stop - self.start_date).days,
item.step))
return super().__getitem__(item)
a = A((10,), buffer=np.arange(10), dtype=int)
print(a[1:8])
print(a[date(2019, 1, 22):date(2019, 1, 29):2])
print(np.cumsum(a))
print(np.add.outer(a, a))
哪些输出:
[1 2 3 4 5 6 7]
[1 3 5 7]
[ 0 1 3 6 10 15 21 28 36 45]
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
[ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
[ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
[ 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13]
[ 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
[ 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]
[ 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]
[ 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]]
关于python - 在 Numpy 数组子类中更改 `__getitem__` 和 `__setitem__` 的行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54295616/
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