处理 numpy 数组中类的属性

Question

我想处理类属性不通过 Python for 循环。要处理大型数组，numpy 是最好/最快的，但是否可以访问 numpy 数组中的类属性？考虑以下简单的代码：

import numpy as np

class MyClass():
    def __init__(self):
        self.myvar1 = 10
        self.myvar2 = 20

myarray1 = np.arange(0, 1000, 1)
myarray2 = np.array([MyClass() for i in range(1000)])

myarray1 的所有值都可以通过一行轻松修改：

myarray1 += 5

但是我如何访问myarray2 中所有MyClass 实例中的myvar1 并一次性修改它？ （甚至可能吗？）我知道以下内容不起作用，但它给出了我想要实现的目标：

myarray2.myvar1 += 5
myarray2[myarray2.myvar1] += 5

我一直在四处寻找解决方案，我能找到的最接近的是 numpy 的 recarray，它可以模仿 Python 类，但它似乎不是我的解决方案，因为我使用的类是一个子类（确切地说是一个 pyglet Sprite），所以我确实需要使用 Python 类。

编辑

跟进 hpaulj 评论，我正在尝试使用该类的矢量化函数来更新其属性。这是更新类的所有实例的有效方法吗？

class MyClass():
    def __init__(self):
        self.myvar1 = 10
        self.myvar2 = 20
    def modifyvar(self):
        self.myvar1 += 5
        return self

vecfunc = np.vectorize(MyClass.modifyvar)
myarray2 = np.array([MyClass() for i in range(1000)])
myarray2 = vecfunc(myarray2)

但是，另一个问题出现了：使用此代码时，myarray2[0].myvar1 返回 20 而不是 15！ myarray2[1].myvar1 确实返回 15，数组的其余部分也是如此。为什么myarray2[0] 在这里不一样？

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解决方案

向量化类的函数允许在没有 for 循环的情况下处理它的几个实例的属性。解决方案代码：

class MyClass():
    def __init__(self):
        self.myvar1 = 10
        self.myvar2 = 20
    def modifyvar(self):
        self.myvar1 += 5
        return self

vecfunc = np.vectorize(MyClass.modifyvar, otypes=[object])
myarray2 = np.array([MyClass() for i in range(1000)])
vecfunc(myarray2)

注意：在使用vectorize和处理对象时添加otype=[object]。

Answer 1

modifyvar 对第一个元素的额外应用是由于vectorize 试图确定要返回的数组类型。指定 otypes 可以解决这个问题：

vecfunc = np.vectorize(MyClass.modifyvar,otypes=[object])

有了这个'inplace'修饰符，你不需要注意返回的内容：

vecfunc(myarray2)

足够了。

来自vectorize 文档：

vectorized的输出的数据类型是通过调用来确定的 具有输入的第一个元素的函数。这是可以避免的 通过指定 otypes 参数。

如果您定义了 add5 方法，例如：

    def add5(self):
        self.myvar1 += 5
        return self.myvar1

然后

vecfunc = np.vectorize(MyClass.add5,otypes=[int])
vecfunc(myarray2)

会返回一个数值数组，同时修改myarray2：

array([15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15])

显示我使用的值：

[x.myvar1 for x in myarray2]

我真的应该定义一个矢量化的“打印”。

这看起来像是vectorize 的更好应用之一。它不会为您提供任何编译速度，但它确实允许您在对实例进行操作时使用数组表示法和广播。例如 vecfunc(myarray2.reshape(2,5)) 返回一个 (2,5) 值数组。