python - 如何使用类似 numpy nd 数组创建数据结构

Question

我有下一个功能:

def check_smaller_zeros(v):
   return v < 0

当我使用 numpy 创建数组时，我可以编写下一个代码来进行逐个元素的测量:

v_1 = numpy.array([1, 2, -4, -1])
result = check_smaller_zeros(v_1)
# result: [False, False, True, True]

但是当我尝试使用元组、集合、frozenset 和列表/数组重复它时，会出现下一个错误:

TypeError: '<' not supported between instances of 'tuple' and 'int'

到底是什么让 numpy 数组具有这种行为的能力？这看起来很方便，但有点不明显

Answer 1

Python 允许您使用特殊的“dunder”(双下划线)方法覆盖运算符。例如，让我们创建一个继承自tuple的自定义数据结构。 。使<执行逐项比较，我们只需覆盖 __lt__方法。

In [1]: class MyList(tuple):
      :     def __lt__(self, other):
      :         return tuple(v < other for v in self)
      :

In [1]:

In [2]: l = MyList([1,2,3,4,5])

In [3]: l < 3
Out[3]: (True, True, False, False, False)

所有此类方法的列表可以在 Data Model 下的 Python 文档中找到。 .