对象列表中的快速索引/值设置

Question

我正在编写一个 python 包来将语音信号分解为其频谱谐波，以便它们中的每一个都可以表示为复指数。代码的（非常）简化描述如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

class HarmObj(object):

    # Creates an instance for each harmonic.
    def __init__(self, file_size):
        self.mag = np.zeros((file_size))
        self.phi = np.zeros((file_size))
        self.freq = np.zeros((file_size))

class SignalObj(object):

# Creates an instance for the synthesized speech signal, which is formed by the
# harmonics.
    def __init__(self, n_harm, file_size):
        self.n_harm = n_harm
        self.size = file_size
        self.harmonics = [HarmObj(self.size) for i in xrange(self.n_harm)]

    def update_values(self, a, freq, frame):
        for harmonic in xrange(self.n_harm):
            self.harmonics[harmonic].mag[frame] = np.abs(a[harmonic])
            self.harmonics[harmonic].phi[frame] = np.angle(a[harmonic])
            self.harmonics[harmonic].freq[frame] = freq[harmonic]

n_harm = 25
file_size = 100

signal = SignalObj(n_harm, file_size)

for frame in xrange(file_size):

    #Nevermind this part, is just a simplification ;)
    #----------------------------------------------
    real_part = np.random.normal(0.0, 0.9, n_harm)
    imag_part = np.random.normal(0.0, 0.9, n_harm)
    a = real_part + 1j*imag_part
    freq = np.random.normal(500.0, 200.0, n_harm)
    #-----------------------------------------------

    signal.update_values(a, freq, frame)

这个脚本运行没有问题。然而，由于在语音信号中谐波和帧的数量可能很大，因此由于SignalObj.update_values 方法中的for 循环，代码在计算上会有些繁重。

我相信像“numpy-array”这样的解决方案

    def update_values(self, a, freq, frame):
        self.harmonics[:].mag[frame] = np.abs(a[:])
        self.harmonics[:].phi[frame] = np.angle(a[:])
        self.harmonics[:].freq[frame] = freq[:]

会更快。但是上面的代码不适用于对象列表。 所以，我想知道是否有一种方法可以更改列表属性或创建我自己的结构，从而允许上述优化的值设置过程。

附言。 : 顺便说一句，逃避这个问题的一种可能的解决方案是丢弃HarmObj 类并将mag、phi 和freq 属性直接关联到SignalObj，即

class SignalObj(object):

    def __init__(self, n_harm, file_size):
        self.n_harm = n_harm
        self.size = file_size
        self.mag = np.zeros((n_harm, file_size))
        self.phi = np.zeros((n_harm, file_size))
        self.freq = np.zeros((n_harm, file_size))

    def update_values(self, a, freq, frame):
        self.mag[:, frame] = np.abs(a[:])
        self.phi[:, frame] = np.angle(a[:])
        self.freq[:, frame] = freq[:]

我在 MATLAB 版本中采用了这种解决方法，它确实更快。但是，由于 Python 更足智多谋，我想知道是否有更优雅和 Pythonic 的方式来完成这项工作；）。此外，将 HarmObj 实例分开将有助于我以后开始操作它们。

Answer 1

由于您使用创建self.harmonics的方法，此代码有一些错误

这是一个简单的演示，说明为什么会出现问题

class Foo()
    __init__(self, foo):
        self.foo = foo

foo = Foo('foo')
bar = [foo] * 3
for i in bar:
    print i.foo

这会返回。

foo
foo
foo

看起来不错...除了不是，因为它们都指向同一个foo 对象。所以

bar[0].foo = 'bar'
for i in bar:
    print i.foo

这会返回：

bar
bar 
bar

改用列表推导式。

bar = [Foo('foo') for i in range(3)]
for i in bar:
   print i.foo
bar[0].foo = 'bar'
for i in bar:
   print i.foo

这给出了所需的

foo
foo
foo
bar
foo
foo

对于列表的快速操作，您还可以列出理解。

def update_harmonic(harmonic):
    real_part = np.random.normal(0.0, 0.9, n_harm)
    imag_part = np.random.normal(0.0, 0.9, n_harm)
    a = real_part + 1j*imag_part
    freq = np.random.normal(500.0, 200.0, n_harm)
    signal.update_values(a, freq, frame)

self.harmonics = [x.update_harmonic() for x in self.harmonics]