我想在Python中使用类似于 - 或者比R阵列更好的东西。 R数组是具有dimnames属性的类似张量的对象,允许直接允许基于名称(字符串)的子集张量。 numpy recarrays允许列名称和pandas用于灵活高效的二维数组子集。 Python中是否有一些东西可以通过使用名称(或者更好的Python中可散列和不可变的对象)来允许类似ndarrays的切片和子集化操作?
答案 0 :(得分:3)
从字符串列表到索引的这种快速和脏的映射怎么样?你可以用可调用的类来清理符号。
def make_dimnames(names):
return [{n:i for i,n in enumerate(name)} for name in names]
def foo(d, *args):
return [d[x] for x in args]
A = np.arange(9).reshape(3,3)
dimnames = [('x','y','z'),('a','b','c')]
Adims = make_dimnames(dimnames)
A[foo(Adims[0],'x','z'),foo(Adims[1],'b')] # A[[0,2],[1]]
A[foo(Adims[0],'x','z'),slice(*foo(Adims[1],'b','c'))] # A[[0,2],slice(1,2)]
或R
使用dimnames做一些更重要的事情吗?
一个类压缩语法:
class bar(object):
def __init__(self,dimnames):
self.dd = {n:i for i,n in enumerate(dimnames)}
def __call__(self,*args):
return [self.dd[x] for x in args]
def __getitem__(self,key):
return self.dd[key]
d0, d1 = bar(['x','y','z']), bar(['a','b','c'])
A[d0('x','z'),slice(*d1('a','c'))]
http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.subclassing.html 子类化ndarray,添加一个属性(可能是dinnames)的简单示例。推测扩展索引以使用该属性应该不难。
受到__getitem__
中numpy/index_tricks
使用的启发,我推广了索引:
class DimNames(object):
def __init__(self, dimnames):
self.dd = [{n:i for i,n in enumerate(names)} for names in dimnames]
def __getitem__(self,key):
# print key
if isinstance(key, tuple):
return tuple([self.parse_key(key, self.dd[i]) for i,key in enumerate(key)])
else:
return self.parse_key(key, self.dd[0])
def parse_key(self,key, dd):
if key is None:
return key
if isinstance(key,int):
return key
if isinstance(key,str):
return dd[key]
if isinstance(key,tuple):
return tuple([self.parse_key(k, dd) for k in key])
if isinstance(key,list):
return [self.parse_key(k, dd) for k in key]
if isinstance(key,slice):
return slice(self.parse_key(key.start, dd),
self.parse_key(key.stop, dd),
self.parse_key(key.step, dd))
raise KeyError
dd = DimNames([['x','y','z'], ['a','b','c']])
print A[dd['x']] # A[0]
print A[dd['x','c']] # A[0,2]
print A[dd['x':'z':2]] # A[0:2:2]
print A[dd[['x','z'],:]] # A[[0,2],:]
print A[dd[['x','y'],'b':]] # A[[0,1], 1:]
print A[dd[:'z', :2]] # A[:2,:2]
我想进一步的步骤是继承A
,添加dd
作为属性,并更改其__getitem__
,将表示法简化为A[['x','z'],'b':]
。