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我当然可以
a[a == 0] = something
将 a
中每个等于 0 的条目设置为 something
。同样,我可以写
a[np.equal(a, 0)] = something
现在,想象 a
是 dtype=object
的数组。我不能写 a[a is None]
因为,当然,a
本身不是 None
。意图很明确:我希望比较 is
像任何其他 ufunc 一样被广播。这个list from the docs没有列出任何类似于 is
-unfunc 的内容。
为什么没有,而且,对我来说更有趣的是:什么是高性能替代品?
最佳答案
这里有两件事在起作用。
第一个(也是更重要的)是 is
是直接在 Python 解释器中实现的,没有重定向到 dunder 方法的选项。 Numpy 数组与许多其他对象一样,有一个实现 ==
操作的 __eq__
方法。 a is None
大约被视为 id(a) == id(None)
,在任何情况下都无法追索元素实现。这就是 python 的工作原理。
第二个方面是 numpy 本质上是为存储数字而设计的。对象数组是将对象的引用存储为数字的特殊情况。这看起来与列表存储对象引用的方式相同,但仅在处理引用时才相似。例如,列表的元素始终是对对象的引用,即使列表包含同构整数也是如此。 dtype int
的 numpy 数组不包含 python 对象。数组的每个连续元素都是原始二进制整数,而不是对 python 对象包装器的引用。即使Python允许你重写is
运算符,按元素应用也是没有意义的。
因此,如果你想比较对象,请使用 python 列表:
mylist = [...]
mylist = [something if x is None else x for x in mylist]
如果您坚持使用 numpy 数组,则 (a) 使用数值数组并用其他内容标记 None
元素,例如 np.nan
,或者 (b)将数组视为列表。您必须将 id
或 is
应用于每个元素,它们是 python 构造,因此此时没有“高性能”方法来执行此操作,或者 (c)只需使用==
,它将触发python级别的相等比较,这相当于单例None
的is
。
关于python - 为什么numpy中没有 'is' ufunc?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69838877/
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