使用字典查找样式访问Numpy，但保持Numpy数组操作

Question

我想构造一个从numpy.ndarray继承的类，以便它可以作为numpy阵列（ ， - ， - ， *，/，...）进行正常操作。我唯一要更改的是我们访问数据中项目的方式。例如：

import numpy as np
from PIL import Image
class Data(np.ndarray):
    """
    Something magical here 
    """
img = np.asarray(Image.open('lena.jpg'))
data = img.view(Data)
data['Red'] #equivalent to img[:,:,0]
normalized_data = data/255. #normalize the data 

有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢和善意

Answer 1

您将要覆盖__getItem__方法。这是另一个可能提供一些直觉的问题：了解__getItem__方法。

链接到文档：https：//docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__getitem__

如果您想更改自己的设置值，则覆盖__setitem __

一个例子：

def __getitem__(self, key):
    """ Controls how values are 'gotten'. """
    if key == 'red':
        return self.data[:,:,0]

Answer 2

我认为您最好从头开始写班，而不是扩展numpy.ndarray

我的原因：

1. 由于您将使用非数字索引，因此您可能会将自己限制为一维结构。这意味着您将完全忽略numpy.ndarrays。
的所有多维功能
2. numpy.ndarray具有一些限制，例如元素必须全部均匀的字节大小。这些限制可能不适合您。

另外，您可能需要查看Numpy的结构化阵列，因为它们也可以用非数字索引索引（实际上，在某些有限的意义上 - 请浏览其中给出的示例）。

只是对您的所需功能和语义：在Numpy中，如果x和y是两个相同长度的1D Numpy阵列，则允许您将它们与x == y进行比较。另一方面，如果data_1和data_2是中的两个数组，具有相同的3长度，则它们的索引可能仍然不同。data_1可能用索引值'red'，'green'和'blue'索引，而data_2可能用值'high'，'medium'，'low'索引。在这两种情况下，有效索引的数量均为3，因此，从某种意义上说，data_1和data_2的长度相同。但是，您是否认为将它们与data_1 == data_2进行比较是有效的吗？由比较产生的一系列布尔人呢？您是否可以将布尔数组与'red'，'green'和'blue'或'high'，'medium'，'low'？