Numpy中创建自定义对象的数组导致错误

在本文中，我们将介绍在使用Numpy创建自定义对象的数组时遇到的“SystemError: error return without exception set”的错误以及可能的解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

背景

首先，让我们看一下如何使用Numpy创建一个自定义对象的数组。假设我们有一个自定义类：

class MyObject:
    def __init__(self, num):
        self.num = num

我们可以使用Numpy的array函数来创建一个由MyObject对象构成的数组：

import numpy as np

arr = np.array([MyObject(i) for i in range(5)])

然而，当我们运行这段代码时，我们会得到一个错误：

SystemError: error return without exception set

错误原因

这个错误是由于Numpy试图使用一个名为PyObject_GetBuffer的API来获取一个缓冲区，在这个缓冲区中存储我们的自定义对象数组。然而，由于我们的自定义对象并没有实现缓冲区接口，因此这个调用失败了，从而导致了错误。

单独创建单个MyObject对象没有问题，因为它们仍然只是Python对象。然而，当这些对象作为Numpy数组中的元素使用时，Numpy需要将它们视为缓冲区对象来进行优化并使它们更有效地处理。

解决方案

使用结构化数组（Structured Arrays）

一种解决方案是使用结构化数组，它可以轻松地存储自定义对象，并且还可以包含多个字段。

dtype = np.dtype([('num', np.int)])
arr = np.array([(i,) for i in range(5)], dtype=dtype)

现在我们可以使用一个结构化数组来存储num字段，就像我们之前使用MyObject对象一样：

arr["num"] = [MyObject(i) for i in range(5)]

使用这种方法，我们可以轻松地将自定义对象添加到Numpy中。而且，由于我们现在使用了结构化数组，这个错误也不会发生。

创建一个实现缓冲区接口的类

另一个解决方案是实现缓冲区接口来使我们的自定义对象与Numpy兼容。缓冲区接口是一组标准方法，它们需要被包括缓冲区的对象实现。Numpy需要这些方法来访问对象的内存，这对于处理大型数组非常重要。

下面是一个实现缓冲区接口的示例类：

class MyBufferedObject:
    def __init__(self, num):
        self.num = num

    def __array_interface__(self):
        """Provide information to numpy about how to handle the object."""
        return {
            "shape": (),
            "typestr": "|i1",
            "descr": [("num", "<i1")],
            "version": 3,
        }

    def __array__(self):
        """Return a view of the object as a numpy array."""
        return np.array(self.num, dtype=self.__array_interface__()["typestr"])

__array_interface__方法需要返回一个包含Numpy所需的描述MyBufferedObject对象的元数据的字典。这在本例中是{"shape": (), "typestr": "|i1", "descr": [("num", "<i1")], "version": 3}。

__array__方法需要返回一个将MyBufferedObject对象解释为Numpy数组的视图。因此，我们使用np.array将其转换为数组。

现在我们可以使用这个新类来创建自定义对象的Numpy数组：

arr = np.array([MyBufferedObject(i) for i in range(5)])

你会发现这样就不会出现错误了。

总结

当我们使用Numpy创建自定义对象的数组时，可能会遇到“SystemError: error return without exception set”的错误。这是由于Numpy试图使用缓冲区API在缓冲区中存储自定义对象数组时失败导致的。解决这个问题的方法包括使用结构化数组，该数组可以轻松存储自定义对象，并且还可以包含多个字段；或者创建一个实现缓冲区接口的类，以使自定义对象与Numpy兼容。通过这些方法，我们可以避免出现这个错误并成功地创建包含自定义对象的Numpy数组。