Question

Numpy.r _，。c_和.s_是我遇到的唯一一个在方括号而不是括号中使用参数的Python函数。为什么会这样？这些功能有什么特别之处吗？我可以创建自己的使用括号的功能（不是我想要的;只是好奇）？

例如，正确的语法是：

    np.r_['0,2', [1,2,3], [4,5,6]]

我原以为：

    np.r_('0,2', [1,2,3], [4,5,6])

Answer 1

可以创建任何Python类，以便其实例接受其中一种或两种符号：它将通过实现名为__call__的函数接受parens，并通过实现__getitem__来使用括号。

np.r_碰巧是一个实现__getitem__的类来做比通常更高级的事情。也就是说，r_（称为np.lib.index_tricks.RClass）的类是这样的：

class RClass:
    def __getitem__(self, item):
        # r_ fancyness

可能这样做是为了它可以利用切片表示法 - 例如，当你有一个列表（或np数组或实现此协议的任何其他对象）l时，你会这样做：

l[:5]

，Python会自动创建一个slice对象以传递给__getitem__。

此语法不与__call__一起使用 - 用户必须通过l(slice(5))显式创建切片。

请注意__call__可以采取您喜欢的任何参数;虽然__getitem__总是只有一个参数：当你执行my_array[1:3, 2:5]之类的操作时，Python会传入一个元组切片。但是，正如您在r_中看到的那样，内容不限于数字和切片 - 与任何其他函数类似，Python将很乐意传入任何对象并将其留给类来解决它的含义。< / p>

为什么numpy.r_使用括号而不是括号？

1 个答案: