评估numpy对象数组的几个元素

Question

我有一个存储相同类型对象的 ndarray A，特别是各种 LinearNDInterpolator 对象。例如，假设它只是 2：

>>> A
array([ <scipy.interpolate.interpnd.LinearNDInterpolator object at 0x7fe122adc750>,
       <scipy.interpolate.interpnd.LinearNDInterpolator object at 0x7fe11daee590>], dtype=object)

我希望能够做两件事。首先，我想在某个点评估 A 中的所有对象，并返回一个包含所有值的 A.shape 的 ndarray。类似的东西

>> A[[0,1]](1,1) = 
array([ 1, 2])

但是，我明白了

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

有可能做到吗？

其次，我想在不构造新的 LinearNDInterpolator 对象的情况下更改插值值（因为节点保持不变）。即，类似

A[[0,1]].values = B

其中 B 是一个 ndarray，其中包含 A 的每个元素的新值。

感谢您的建议。

Answer 1

同样的问题，但功能更简单：

In [221]: A=np.array([add,multiply])

In [222]: A[0](1,2)  # individual elements can be called
Out[222]: 3

In [223]: A(1,2)    # but not the array as a whole
---------------------------------------------------------------------------    
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 

我们可以遍历函数列表或数组，调用参数上的每个元素。如果做得好，我们甚至可以压缩函数列表和参数列表。

In [224]: ll=[add,multiply]

In [225]: [x(1,2) for x in ll]
Out[225]: [3, 2]

In [226]: [x(1,2) for x in A]
Out[226]: [3, 2]

另一个测试，callable 函数：

In [229]: callable(A)
Out[229]: False

In [230]: callable(A[0])
Out[230]: True

您可以更改单个插值器的插值值吗？如果是这样，只需遍历列表并执行此操作。

通常，dtype 对象数组的功能类似于列表。它们包含相同类型的对象指针。大多数操作都需要相同类型的迭代。除非您需要在多个维度上组织元素，否则 dtype 对象数组与列表相比几乎没有优势。

另一个想法 - 普通数组 dtype 是数字或固定长度的字符串。这些元素不可调用，因此无需在这些数组上实现.__call__ 方法。他们可以编写类似的东西来操作对象 dtype 数组，但核心操作是 Python 调用。所以这样的函数只会隐藏我概述的那种迭代。

在最近的另一个问题中，我展示了如何使用np.char.upper 将字符串方法应用于S dtype 数组的每个元素。但我的时间测试表明，这并没有加快任何速度。