Question

我理解为什么＆＃34;标准＆＃34;的numpy数组？类型几乎总是比包含相同类型数据的列表更有效。因此，最好养成使用numpy数组的习惯，是吗？是的？

但是，我想知道专业人士和使用numpy数组来存储＆＃39;与使用列表相比，自定义类实例。

考虑

import numpy as np

class Foo:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

class Bar:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.myFoos = np.zeros(0, dtype = Foo)

    def add_foo(self, some_foo):
        self.myFoos = np.append(self.myFoos, some_foo)

我可以使用

做得很好

self.myFoos = []

做出这个决定时我应该记住什么？

Foo类的复杂性是否会产生很大的影响？（在我的用例中，它包含20或30种标准类型，一个或两个固定大小的整数数组，然后是大约10种简单方法。）

myFoos中典型的Foos数量是否有所不同？（在我的用例中，它将是0到10）

处理myFoos的次数是否有所不同？（在我的实际用例中，用户操作之间可能会调用10到20次。）

P.S。虽然代码工作正常，但pyCharm并不喜欢上一个附加语句，它警告我

Expected type 'Union[ndarray, iterable]' got 'Foo' instead.

提前致谢！

Answer 1

我之前已经讨论过制作自定义对象数组 - 我会尝试进行一次很好的讨论。

但是，首先是几个笔记

np.zeros(0, dtype = Foo)

确实是np.zeros(0, dtype=object)。有标准的dtypes，还有object。它保存指向内存中对象的指针。和列表一样，这些可以是任何内容 - 数字，字符串，列表，数组，Foo()，None等。并且可以更改。

远离np.append。它不是列表追加的良好替代品。如果您必须使用其他数组创建一个新数组，请学会使用concatenate（包括正确的维度）。

self.myFoos = np.append(self.myFoos, some_foo)

对象dtype列表与列表基本相同，只是它们可以重新形成为2d，并且它们不能与append一起增长。对象dtype数组上的许多操作都是使用列表推导来执行的。

Replace elements in array with class instances

Pass output from class instance as input to another

我回答了这个海报的几个问题（在同一时间范围内搜索），他们试图使用自定义类的数组。只需访问此类对象的属性就需要列表理解。

Numpy数组与自定义类的列表

1 个答案: