python - 需要范围分配的数组类型

Question

在 NumPy 中，可以使用 : 作为索引范围的通配符来分配数组的整个段。例如:

>>> (n, m) = (5,5)
>>> a = numpy.array([[0 for i in range(m)] for j in range(n)])
>>> a
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

>>> for i in range(n):
...     a[i, :] = [1 for j in range(m)]
>>> a
array([[1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1]])

但是，numpy.array 仅保存数字数据。我需要一个可以容纳任意对象并且可以像 NumPy 数组一样寻址的数组类型。我应该使用什么？

编辑:我希望这种范围赋值语法具有完全的灵 active ，例如这也应该有效:

>>> a[:,1] = 42
>>> a
array([[ 1, 42,  1,  1,  1],
       [ 1, 42,  1,  1,  1],
       [ 1, 42,  1,  1,  1],
       [ 1, 42,  1,  1,  1],
       [ 1, 42,  1,  1,  1]])

Answer 1

也许我在这里遗漏了一些东西，但 numpy 实际上确实保存了对象和数字。

In [1]: import numpy

In [2]: complex = {'field' : 'attribute'}

In [3]: class ReallyComplex(dict):
   ...:     pass
   ...: 

In [4]: a = numpy.array([complex,ReallyComplex(),0,'this is a string'])

In [5]: a
Out[5]: array([{'field': 'attribute'}, {}, 0, this is a string], dtype=object)
In [6]: subsection = a[2:]

In [7]: subsection
Out[7]: array([0, this is a string], dtype=object)

当您将复杂对象放入 numpy 数组时，dtype 变为object。您可以像使用普通 numpy 数组一样访问数组的成员和切片。我不熟悉序列化，但您可能会遇到该领域的缺点。

如果您确信 numpy 不是正确的选择，那么标准 Python 列表是维护对象集合的好方法，您也可以像 numpy 数组一样对 python 列表进行切片。

 std_list = ['this is a string', 0, {'field' : 'attribute'}]
 std_list[2:]