Numpy子类化ndarray

在本文中，我们将介绍Numpy子类化ndarray的相关问题，包括即使使用正确的方法也可能遇到的一些问题。

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Numpy ndarray的子类化

通过子类化ndarray，我们可以将额外的方法和属性添加到numpy数组中，以满足特定的需求。这种方法特别适用于在科学计算中开发特定的领域特定的数据结构。使用Numpy的子类化，我们可以利用Numpy的向量化操作并跳过Python的慢速循环，这使得代码的执行速度更快。

下面是一个简单的例子，展示了如何定义一个子类：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):

    def hello(self):
        print("Hello from MyArray")

a = np.array([1, 2, 3])
b = MyArray([1, 2, 3])

print(type(a))
print(type(b))

a + 1  # works
b + 1  # works

b.hello()  # works
a.hello()  # fails

在这个例子中，我们定义了一个名为“ MyArray”的子类，并将其实例化为变量“ b”，其数组的行为与numpy数组相同，并添加了一个名为“ hello”的方法。

子类化 ndrray时遇到的问题

即使使用正确的方法，子类化ndarray仍然可能会遇到一些问题。

无法正确返回父类的方法

在子类化ndarray时，我们需要确保从父类正确地继承方法。否则，这些方法可能无法在子类中正确地工作。为了返回父类的方法，我们需要使用一个名为“ view”的特殊方法。例如，如果我们想重写数组的“ a.transpose()”方法，我们可以这样做：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):

    def transpose(self):
        return MyArray(np.transpose(self))

a = MyArray([[1, 2, 3]])
print(a.transpose())

b = np.array([[1, 2, 3]])
print(b.transpose())

在这个例子中，我们在我们的子类中使用了numpy的“ transpose()”方法，而不是定义自己的方法。但是，由于我们正在子类化一个ndarray对象，我们需要使用微调的方式返回结果，这就是我们在“ return”语句中使用“ MyArray”的原因。

必须使用“ new”

当我们子类化ndarray时，需要使用一个特殊的方法“ new”，而不是通常使用的“ init”方法。这是因为“ new”是一个类方法，它创建对象并返回一个实例，而不是初始化对象。当我们子类化ndarray时，必须使用“ new”，以便正确地初始化numpy数组和自定义方法。

下面是一个例子：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):

    def __new__(cls, input_array, info=None):
        obj = np.asarray(input_array).view(cls)
        obj.info = info
        return obj

    def hello(self):
        print("Hello from MyArray")

a = MyArray([1, 2, 3], info="important information")
print(a.info)
a.hello()

我们可以看到，在这个例子中，我们使用了一个“ new”方法来创建我们的子类，并在类的实例上添加了自定义的信息。

性能问题

子类化ndarray可以提高代码的执行速度，但使用错误的方式可能导致性能下降。一个常见的错误是将自定义方法定义为修改数组的属性。这会导致数组的每个元素都被调用，使代码的执行速度变慢。为了避免这种问题，应该将所有自定义方法定义为不修改任何数组元素的函数。

无法正确拷贝数组

当我们使用numpy的“ np.copy()”或“ np.asarray()”函数来拷贝数组时，它会沿用原数组的类型和属性。然而，如果我们正在子类化ndarray，我们可能会遇到问题，因为它们通常不使用标准的“ ndarray”构造函数。这可能导致对数组进行拷贝时，缺少一些关键的属性或方法。

为了解决这个问题，我们可以定义一个新方法“ copy()”，该方法确保复制整个数组及其自定义属性和方法：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):

    def __new__(cls, input_array, info=None):
        obj = np.asarray(input_array).view(cls)
        obj.info = info
        return obj

    def hello(self):
        print("Hello from MyArray")

    def copy(self):
        return MyArray(self, info=self.info)

a = MyArray([1, 2, 3], info="important information")
b = a.copy()  # a和b都是MyArray的实例

print(type(a))
print(type(b))
print(b.info)
b.hello()

在这个例子中，我们定义了一个名为“ copy()”的方法，该方法将完全复制MyArray实例，包括自定义属性和方法。

总结

子类化ndarray提供了强大的扩展性和性能优势，但需要谨慎使用。我们需要确保正确地返回父类的方法、使用“ new”而不是“ init”、避免修改数组元素的方法、以及定义一个正确的“ copy()”方法来拷贝数组及其自定义属性和方法。希望本文可以帮助您避免这些常见的错误，并在子类化ndarray时提高代码的效率。