Tl; dr是大胆的文字。
我正在处理一个带有布尔值的图像数据集＆＃34; one-hot＆＃34;图像注释（Celeba具体）。注释编码面部特征，如 bald ，男性，年轻。现在我想制作一个自定义的热门列表（以测试我的GAN模型）。我想提供识字界面。即，而不是指定features[12]=True知道12 - 从零开始计数 - 对应于男性功能，我希望features[male]=True或features.male=True之类的内容
假设我的.txt文件的标题是
Arched_Eyebrows Attractive Bags_Under_Eyes Bald Bangs Chubby Male Wearing_Necktie Young
我想编纂 Young ， Bald 和 Chubby 。 预期输出
[ 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1.]
由于 Bald 是标题的第四个条目， Chubby 是第六个，依此类推。 在没有让用户知道 Bald 是第四个条目等的情况下，最明智的方法是什么？
我正在寻找一种Pythonic方式，而不是必然最快的方式。
按重要性粗略排列：
.txt标题中的属性。这就是我试图设计的重点。aenum等非标准库。.txt标头。例如：如果用户想要指定性别属性但不知道是否使用male或female，则应该很容易找到。dir()的属性曝光足以满足这一点。我要比较和对比我想到的方式。 所有示例均使用：
import numpy as np
header = ("Arched_Eyebrows Attractive Bags_Under_Eyes "
"Bald Bangs Chubby Male Wearing_Necktie Young")
NUM_CLASSES = len(header.split()) # 9
显然我们可以使用字典来实现这个目标：
binary_label = np.zeros([NUM_CLASSES])
classes = {head: idx for (idx, head) in enumerate(header.split())}
binary_label[[classes["Young"], classes["Bald"], classes["Chubby"]]] = True
print(binary_label)
对于它的价值，它拥有最少的代码行，并且是唯一一个不依赖于内置的标准库的代码。至于否定，它并不是完全自我记录的。要查看可用选项，您必须print(classes.keys()) - 它不会被dir()公开。这边界不满足特征5，因为它要求用户知道classes是曝光特征AFAIK的字典。
由于我现在正在学习C ++，Enum是我想到的第一件事：
import enum
binary_label = np.zeros([NUM_CLASSES])
Classes = enum.IntEnum("Classes", header)
features = [Classes.Young, Classes.Bald, Classes.Chubby]
zero_idx_feats = [feat-1 for feat in features]
binary_label[zero_idx_feats] = True
print(binary_label)
这会给出点符号，图像选项会以dir(Classes)显示。但是，enum默认使用单索引（原因是documented）。解决方法让我觉得enum不是Pythonic的方法，而且完全不能满足特征6。
这是标准Python库中的另一个：
import collections
binary_label = np.zeros([NUM_CLASSES])
clss = collections.namedtuple(
"Classes", header)._make(range(NUM_CLASSES))
binary_label[[clss.Young, clss.Bald, clss.Chubby]] = True
print(binary_label)
使用namedtuple，我们再次使用dir(clss)获得点符号和自我文档。但是，namedtuple类比enum重。我的意思是，namedtuple具有我不需要的功能。这个解决方案在我的例子中似乎是一个领导者，但我不知道它是否满足功能1，或者一个替代方案是否能够赢得＆＃34;通过功能7。
我真的能打破我的后背：
binary_label = np.zeros([NUM_CLASSES])
class Classes(enum.IntEnum):
Arched_Eyebrows = 0
Attractive = 1
Bags_Under_Eyes = 2
Bald = 3
Bangs = 4
Chubby = 5
Male = 6
Wearing_Necktie = 7
Young = 8
binary_label[
[Classes.Young, Classes.Bald, Classes.Chubby]] = True
print(binary_label)
这具有Ex的所有优点。但是，它有明显的明显缺点。我必须写出所有功能（在真实数据集中有 40 ）只是零索引！当然，这是如何在C ++中创建枚举（AFAIK），但它在Python中不是必需的。这是功能6的轻微失败。
在Python中有很多方法可以实现文字零索引。 您是否会提供一个代码片段，说明如何完成我之后的工作并告诉我为什么您的方式正确？
（编辑:) 或解释为什么我的一个例子是适合这项工作的工具？
我还没有准备好接受答案，以防有人想要解决以下反馈/更新，或者出现任何新的解决方案。也许另外24小时？所有的回复都很有帮助，所以到目前为止，我对所有人都赞不绝口。您可能希望查看此repo我用于测试解决方案。 如果我的以下言论准确或不公平，请随时告诉我：
奇怪的是，Sphinx错误地记录了这个（在文档中有一个索引），但它确实记录了它！我想那是＆＃34;问题＆＃34;没有任何理想的功能失败。
我觉得Map有点矫枉过正，但dotdict是可以接受的。感谢两位使用dir()解决方案的回答者。然而，它并没有表现出它能够无缝地工作＆＃34;与狮身人面像。
正如所写，此解决方案比其他解决方案花费更长的时间。它的速度比namedtuple慢10倍（比纯粹的dict快），比标准IntEnum慢7倍（在numpy记录之后最慢）。这在当前规模上并不严重，也不是优先级，但快速Google搜索表明np.in1d实际上很慢。让我们坚持
_label = np.zeros([NUM_CLASSES])
_label[[header_rec[key].item() for key in ["Young", "Bald", "Chubby"]]] = True
除非我在链接的回购邮件中实现了错误。这使执行速度进入与其他解决方案相比较的范围。再一次，没有Sphinx。
我不相信你的enum批评。在我看来，你相信我接近这个问题是错误的。可以打电话给我，但我不知道如何使用namedtuple与＆＃34; Enum [它]将为每个常数提供单独的值。＆{34}。 ＃34;我误解了你吗？
无论如何，namedtuple出现在Sphinx中（正确编号，因为它值得）。在理想特征列表中，这与零枚举之前的零枚举和配置文件相同。
我接受了零点回答，因为答案给了我namedtuple最好的挑战者。 按我的标准，namedtuple是最好的解决方案。但是salparadise写了答案，让我对评估有信心。感谢所有回答的人。
答案 0 :(得分：3)
工厂函数如何创建零索引IntEnum，因为这是适合您需求的对象，Enum提供了构建的灵活性：
from enum import IntEnum
def zero_indexed_enum(name, items):
# splits on space, so it won't take any iterable. Easy to change depending on need.
return IntEnum(name, ((item, value) for value, item in enumerate(items.split())))
然后：
In [43]: header = ("Arched_Eyebrows Attractive Bags_Under_Eyes "
...: "Bald Bangs Chubby Male Wearing_Necktie Young")
In [44]: Classes = zero_indexed_enum('Classes', header)
In [45]: list(Classes)
Out[45]:
[<Classes.Arched_Eyebrows: 0>,
<Classes.Attractive: 1>,
<Classes.Bags_Under_Eyes: 2>,
<Classes.Bald: 3>,
<Classes.Bangs: 4>,
<Classes.Chubby: 5>,
<Classes.Male: 6>,
<Classes.Wearing_Necktie: 7>,
<Classes.Young: 8>]
答案 1 :(得分：2)
您可以使用我想称为DotMap的自定义类，或者如此处所提到的这个SO讨论为Map：
Map，更长的完整版本）dotdict，更短的打火机版本）关于Map：
features['male']。features.male来访问属性，并且dir(features)时会显示属性。namedtuple不同，您不需要预先定义它，您可以随意添加和删除密钥。Map函数不兼容Python3，因为它使用iteritems()。只需将其替换为items()。关于dotdict：
dotdict提供Map的相同优点，但不会覆盖dir()方法，因此您将无法获取文档的属性。 @SigmaPiEpsilon已为此here提供了修复程序。dict.get方法而不是dict.__getitem__，因此当您是不存在的访问属性时，它将返回None而不是抛出KeyError。dotdict-iness应用于嵌套词典，因此您将无法使用features.foo.bar。以下是dotdict的更新版本，它解决了前两个问题：
class dotdict(dict):
__getattr__ = dict.__getitem__ # __getitem__ instead of get
__setattr__ = dict.__setitem__
__delattr__ = dict.__delitem__
def __dir__(self): # by @SigmaPiEpsilon for documentation
return self.keys()
Map和dotdict与@SigmaPiEpsilon指出的行为不同，所以我为两者添加了单独的描述。
答案 2 :(得分：1)
在你的例子中，3是对你的问题最狡猾的答案。
正如你所说，1甚至没有回答你的问题，因为这些名字并不明确。
2使用枚举，虽然在标准库中不是pythonic，通常不在Python的这些场景中使用。 （编辑）：在这种情况下，你只需要两个不同的常量 - 目标值和其他常量。 Enum将为每个常量提供单独的值，这不是您的程序的目标，并且似乎是解决问题的迂回方式。
如果客户想要添加选项，那么4就无法维护，即使这是一项艰苦的工作。
3以可读和简洁的方式使用标准库中的众所周知的类。此外，它没有任何缺点，因为它是完全明确的。如果你不关心性能，那么太“沉重”并不重要，无论如何，你输入的大小都不会引起滞后。
答案 3 :(得分：1)
如果我理解正确，您的要求可以分为两部分：
以尽可能最pythonic的方式按名称访问.txt中的标题元素的位置，并且外部依赖性最小
启用对包含标题名称的数据结构的点访问，以便能够调用dir()并设置与Sphinx的简单界面
解决问题的最pythonic方法当然是使用字典的方法（字典是python的核心）。通过密钥搜索字典也比其他方法快得多。唯一的问题是这可以防止点访问。另一个答案提到Map和dotdict作为替代方案。 dotdict更简单，但它只启用了点访问权限，因为dir()调用dir()方法在这些情况下未被覆盖，因此在__dir__()的文档方面无效。因此，它只返回Python dict的属性而不返回标题名称。见下文：
>>> class dotdict(dict):
... __getattr__ = dict.get
... __setattr__ = dict.__setitem__
... __delattr__ = dict.__delitem__
...
>>> somedict = {'a' : 1, 'b': 2, 'c' : 3}
>>> somedotdict = dotdict(somedict)
>>> somedotdict.a
1
>>> 'a' in dir(somedotdict)
False
有两种方法可以解决这个问题。
选项1 ：覆盖__dir__()方法，如下所示。但这只适用于在类的实例上调用dir()时。要使更改适用于类本身，您必须为类创建元类。见here
#add this to dotdict
def __dir__(self):
return self.keys()
>>> somedotdictdir = dotdictdir(somedict)
>>> somedotdictdir.a
1
>>> dir(somedotdictdir)
['a', 'b', 'c']
选项2 ：第二个选项使得它更接近具有属性的用户定义对象，即更新所创建对象的__dict__属性。这是Map也使用的内容。普通的python dict没有此属性。如果你添加它，那么你可以调用dir()来获取属性/键以及python dict的所有其他方法/属性。如果您只想要存储的属性和值，可以使用vars(somedotdictdir)，这对文档也很有用。
class dotdictdir(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
dict.__init__(self, *args, **kwargs)
self.__dict__.update({k : v for k,v in self.items()})
def __setitem__(self, key, value):
dict.__setitem__(self, key, value)
self.__dict__.update({key : value})
__getattr__ = dict.get #replace with dict.__getitem__ if want raise error on missing key access
__setattr__ = __setitem__
__delattr__ = dict.__delitem__
>>> somedotdictdir = dotdictdir(somedict)
>>> somedotdictdir
{'a': 3, 'c': 6, 'b': 4}
>>> vars(somedotdictdir)
{'a': 3, 'c': 6, 'b': 4}
>>> 'a' in dir(somedotdictdir)
True
另一种选择是使用允许点访问的numpy record数组。我在你的代码中注意到你已经在使用numpy了。在这种情况下，必须覆盖__dir__()才能获取属性。这可能会导致对具有许多其他数值的数据进行更快的操作（未测试）。
>>> headers = "Arched_Eyebrows Attractive Bags_Under_Eyes Bald Bangs Chubby Male Wearing_Necktie Young".split()
>>> header_rec = np.array([tuple(range(len(headers)))], dtype = zip(headers, [int]*len(headers)))
>>> header_rec.dtype.names
('Arched_Eyebrows', 'Attractive', 'Bags_Under_Eyes', 'Bald', 'Bangs', 'Chubby', 'Male', 'Wearing_Necktie', 'Young')
>>> np.in1d(header_rec.item(), [header_rec[key].item() for key in ["Young", "Bald", "Chubby"]]).astype(int)
array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1])
在Python 3中，您需要使用dtype=list(zip(headers, [int]*len(headers)))，因为zip成为了自己的对象。