使用__index__方法对numpy ndarray进行索引

Question

使用自定义类实例作为索引时，我不理解numpy ndarray的索引工作原理。

我有以下代码：

import numpy as np

class MyClass:
    def __index__(self):
        return 1,2

foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
bar = MyClass()

print(foo[1,2])
print(foo[bar])

我希望两个打印功能都能得到相同的结果（6）。但是从第二个例子开始，在第二个例子中，使用类实例和索引，我收到一个错误：

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

如果我使用显式调用__index__方法

print(foo[bar.__index__()])

有效。但这违反了魔术方法的目的。

如果我仅使用一个索引调用数组，则一切正常：

import numpy as np

class MyClass:
    def __index__(self):
        return 1

foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
bar = MyClass()

print(foo[1])
print(foo[bar])

>>> [4 5 6]
>>> [4 5 6]

---

所以我没有得到：

• ndarray可以将__index__方法的输出用于多个维度。显式调用时显示。
• ndarray确实符合__index__方法。在第二个示例中可见。
• 但是由于某些原因，这不能同时起作用。为什么？

我错过了什么吗，还是ndarray不支持这种索引编制？

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我只想补充一下，__index__方法如何输出其结果显然没有关系。我尝试过：

return a, b
return (a, b)
return tuple((a, b))

他们都不为我工作。

Answer 1

如here，heroku local web方法__index__

所述

这就是为什么您的尝试不起作用，而“一个索引”示例起作用的原因。