【发布时间】：2015-09-28 21:06:43
【问题描述】：
我正在寻找某种范式或实现来有效地处理多组耦合 N 维数组 (ndarrays)。具体来说，我希望有一个实现允许我同时对整个对象数组（例如someObjs = objects[100:200]）或这些对象的单个属性（例如somePars1 = objects.par1[100:200]）进行切片。
为了扩展上面的例子，我可以通过两种方式构造以下子集：
def subset1(objects, beg, end):
pars1 = [ obj.par1 for obj in objects[beg:end] ]
pars2 = [ obj.par2 for obj in objects[beg:end] ]
return pars1, pars2
def subset2(objects, beg, end):
pars1 = objects.par1[beg:end]
pars2 = objects.par2[beg:end]
return pars1, pars2
它们将是相同的。
编辑：
一种方法是覆盖 __getitem__ (etc) 方法，例如，
class Objects(object):
def __init__(self, p1, p2):
self.par1 = p1
self.par2 = p2
...
def __getitem__(self, key):
return Objects(self.p1[key], self.p2[key])
但这是非常低效的，并且它复制了子集。也许有办法返回子集的view？？
【问题讨论】：
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我不太明白这个问题。您是否正在尝试找到一种允许您将索引放置在任一位置的语言？这与大多数语言的结构是对立的。如果您有一个对象列表，则下标表达式 必须 直接应用于列表，而不是元素。无论哪种方式，您的代码都是正确的，具体取决于您设计对象的方式。但是，您不能在尊重类型特征的语言中拥有这种双重性质。
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@Prune，我认为情况并非如此。请参阅我添加的示例。实现此功能当然是可能的 --- 但我想不出任何有效/高效的方法。
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我现在明白了；谢谢。请记住，这本质上是低效的：您正在接受自然结构，然后在其上覆盖人工结构。对人工结构的每一次引用——你想要的视图——都需要拆除和重新排列“正确”组织的元素。但是，视图模式可能是实现可维护性的方法。我不知道这是否告诉您任何新信息；我可能只是在强化你的恐惧。
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我认为这实际上是一个好方法。要记住的一件事是 numpy 数组的切片总是返回一个视图（只要您使用切片而不是列表/元组的“花式索引”）。因此，只要您强制执行连续切片，您的示例实际上根本不会复制那么多内存。但是，共享视图的常见注意事项适用：如果您修改一个，您就是在修改所有内容，您需要了解在使用内容时哪些内容会生成副本，哪些内容不会。
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numpy 文档详细介绍了它：docs.scipy.org/doc/numpy/reference/… 不要过多插入我自己的答案，但您可能会发现这很有用：stackoverflow.com/questions/4370745/view-onto-a-numpy-array/… 它专门处理如何避免复制并确保视图。我现在时间太短，无法完整回答，所以如果有人想浓缩并写一个，请随意！
标签： python algorithm oop numpy