Numpy 数组和 python 属性答案

【问题标题】：Numpy arrays and python propertiesNumpy 数组和 python 属性
【发布时间】：2012-09-11 14:12:41
【问题描述】：

我想在每次设置 numpy 数组时对其内容进行检查。可以为此使用python属性吗？我的做法：

import numpy as np

class Obj(): 
    def __init__(self):                                                                                 
        self._np_arr = None                                                                             

    @property                                                                                           
    def np_arr(self):                                                                                   
        if self._np_arr is None:                                                                        
            self._np_arr = np.ones(10)                                                                  
        return self._np_arr                                                                             

    @np_arr.setter
    def np_arr(self, value):
        if np.sum(value)>10:
            raise ValueError('Error message')                                                           
        self._np_arr = value

if __name__ == '__main__':
    o = Obj()                                                                                           
    print o.np_arr
    o.np_arr = np.zeros(10) # ok                                                                        
    o.np_arr = np.ones(10)*2 # not ok                                                                   
    print o.np_arr

当对象仍然是 None 时输入 getter。一旦 np_arr 是一个 numpy 数组，getter 和 setter 就不再工作了。

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python properties numpy

【解决方案1】：

属性仅适用于新式类 - 将 class Obj(): 更改为 class Obj(object): 会产生预期的输出：

$ python2 test.py
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 22, in <module>
    o.np_arr = np.ones(10) * 2
  File "test.py", line 16, in np_arr
    raise ValueError('Error message')
ValueError: Error message

当Obj 是旧式类（Python 2 中的默认值）时，分配给o.np_arr 不会调用setter - 它的行为类似于常规属性分配，并破坏属性。

【讨论】：

【解决方案2】：

首先。这很难（最多，我相信不可能）做对。这里的错误很简单，一定是新的样式类。所以只需将class Obj() 替换为class Obj(object)。

但是，这可能无法解决您的问题，因为用户仍然可以将其分配到位，即：

o.np_arr[:] = 2

您可以通过使用_np_arr.setflags(write=False) 在某种程度上规避这一点，但用户根本无法使用此类操作。

编辑：你也可以继承ndarray，并定义你自己的__array_finalize__来规避它。但是，即使这样，用户也可以执行np.asarray(o.np_arr) 并就地修改它...

我想您可以提供自己的方法，然后通过在可写的内部工作来“模拟”一个数组。但我怀疑是否存在 100% 万无一失或至少优雅的方法。

【讨论】：

抱歉来回编辑了一下。如果有一种涵盖几乎所有内容的真正优雅的方式，我自己会对此感兴趣，但我怀疑它适用于缓冲区的事实使它变得困难。顺便提一句。谢谢 pgm :)

【解决方案3】：

在使用“_”前缀表示它是私有的同时还定义 get/set 属性以直接以o._np_arr 访问它时存在一些命名冲突。

如果您希望它真正私有，也许您宁愿定义明确的 get/setter（o.set_arr、o.get_arr）并邀请用户不要就地修改它。

【讨论】：