使用 __index__ 方法的 numpy ndarray 索引

Question

当使用自定义类实例作为索引时，我不明白 numpy ndarray 的索引是如何工作的。

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])

我希望从两个打印函数中得到相同的结果 (6)。但是从第二个开始，类实例被用作索引，我收到一个错误：

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

如果我显式调用 __index__ 方法

print(foo[bar.__index__()])

它有效。但这违背了魔法方法的目的。

如果我只用一个索引调用数组，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。显式调用时可见。
• ndarray 确实对 __index__ 方法进行了整理。见第二个例子。
• 但由于某种原因，这不能同时工作。为什么？

是我遗漏了什么，还是 ndarray 不支持这种索引？

---

我只想补充一点，__index__ 方法如何输出其结果显然并不重要。我试过了：

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

它们都不适合我。

Answer 1

如前所述here、__index__方法Must return an integer.

这就是为什么你的尝试没有奏效，而“一个索引”的例子却奏效了。