python - 如何将实例属性链接到 numpy 数组？

Question

我有一个 Python 对象列表，代表几个类。这些类显然不同，但仍然有一些共同的属性(每个对象具有不同的值)。例如:

class Super1:
    def __init__(self, value1, value2):
        self.value1 = value1
        self.value2 = value2
        #Lot's of other stuff

class Sub1(Super1):
    def __init__(self, value1, value2, value3):
        Super1.__init__(self, value1, value2)
        self.value3 = value3
        #Lot's of stuff

class Sub2(Super1):
    def __init__(self, value1, value2, value4):
        Super1.__init__(self, value1, value2)
        self.value4 = value4
        #Lot's of stuff

objects = [Sub1(1.,2.,3.), Sub1(213.,2.,23.), Sub2(23.,10.,0.2), Sub1(3.,2.,12.)]

现在，为了方便和性能，我需要一个包含所有这些值的 NumPy 数组。我知道我可以这样阅读它们:

np.array([objects[ii].value1 for ii in range(4)])

但我还需要以数组形式以及在实例方法中单独更改值。是否有可能通过使用指针或其他方式以某种方式动态链接对象属性和数组中的相应值？

不，这里的对象不一定是列表。欢迎提出建议。

Answer 1

Numpy 数组是 "a contiguous one-dimensional segment of computer memory" , 所以你真的没有办法创建一个由内存块组成的 numpy 数组。

唯一的可能性是反过来，首先创建数组，然后将该数组的单个元素切片分配给您的对象，例如

class Super1(object):
    def __init__(self, value1):
        self._value1 = value1

    @property
    def value1(self):
        return self._value1[0]

    @value1.setter
    def value1(self, value):
        self._value1[0] = value

现在:

>>> a = np.arange(4)
>>> obj = [Super1(a[j:j+1]) for j in xrange(len(a))]
>>> obj[0].value1
0
>>> obj[0].value1 = 5
>>> a
array([5, 1, 2, 3])
>>> obj[2].value1
2
>>> a[2] = 8
>>> obj[2].value1
8