python/numpy：对切片求反或求补

我有一些函数，是大型分析软件的一部分，它们需要一个布尔掩码来将数组项分成两组。这些功能如下所示：

def process(data, a_mask):
    b_mask = -a_mask
    res_a = func_a(data[a_mask])
    res_b = func_b(data[b_mask])
    return res_a, res_b

现在，我需要将这些函数（无需修改）用于一个只包含“a”类项的大数组，但我希望保存RAM，并且不传递带有all

True

的布尔掩码。例如，我可以传递一个切片，如

slice（None，None）

问题是，如果

a\u mask

是片，那么

b\u mask=-a\u mask

行将失败。理想情况下，

-一个_掩码

应该给出一个0项选择

我正在考虑创建一个“修改的”切片对象，该对象将

\uuuu neg\uuuu（）方法实现为空切片（例如
slice（0，0）
）。我不知道这是否可能

其他不允许修改
process（）
函数，但同时避免分配全真布尔数组的解决方案也将被接受。
不幸的是，我们无法将
\uuu neg\uuu（）
方法添加到
切片
。但是，
tuple
可以被子类化，我们可以使用它来保存单个
切片
对象

这让我想到了一个非常非常恶劣的黑客行为，这对你来说应该很有用：

class NegTuple(tuple):
    def __neg__(self):
        return slice(0)

我们可以创建包含单个切片对象的
NegTuple
：

nt = NegTuple((slice(None),))

这可以用作索引，对其求反将产生一个空切片，从而对0长度的数组进行索引：

a = np.arange(5)
print a[nt]
# [0 1 2 3 4]
print a[-nt]
# []

然而，你必须非常绝望地求助于这样的事情。这样修改
过程是完全不可能的吗

def process(data, a_mask=None):
    if a_mask is None:
        a_mask = slice(None)  # every element
        b_mask = slice(0)     # no elements
    else:
        b_mask = -a_mask
    res_a = func_a(data[a_mask])
    res_b = func_b(data[b_mask])
    return res_a, res_b

这是一种更加明确的方式，对于您当前的用例来说，不应该对其行为产生任何影响。
您的解决方案非常类似于退化稀疏布尔数组，尽管我不知道有任何相同的实现。我下意识的反应是不喜欢，但如果你真的不能修改
过程，这可能是最好的方法。
如果你担心内存使用，那么高级索引可能是个坏主意。从

高级索引始终返回数据的副本（与返回视图的基本切片不同）

目前，
过程
功能具有：


数据
大小
n
say
a_掩码
大小
n
（假设采用高级索引）

并创造：


b_掩码
大小
n
数据[a_mask]
大小
m
say
数据[b_掩码]
大小
n-m

这实际上是4个大小为
n
的数组

基本切片似乎是最好的选择，但是Python似乎不允许子类化
slice
：

TypeError: Error when calling the metaclass bases
    type 'slice' is not an acceptable base type

请参阅@ali_m的答案，了解包含切片的解决方案

或者，您可以绕过
过程
，将结果作为

result = func_a(data), func_b([])

OP正在寻找一个不改变
过程的解决方案
@PeterGibson，而我的判断更好我已经用这样一个解决方案更新了我的答案，这个解决方案真的很可怕，但在提供一个有效的解决方案方面做得很好：）我同意这并不漂亮，但
过程
功能实际上相当复杂，分析的很大一部分取决于它的正确性。我宁愿对这个特定的用例进行黑客攻击，也不愿意冒着弄乱其他（已经过良好测试的）用例的风险。谢谢。随你的便，但如果我是你，我会更担心黑客可能出了什么问题。你的
过程
函数有多复杂其实并不重要——最终，所有的更改都将相当于一个关键字参数和5或6行新行来处理条件。什么是退化的稀疏布尔数组，以及它如何避免创建全真布尔数组？@user2304916稀疏矩阵压缩某些值（通常为0）。布尔稀疏矩阵可以很容易地编写，以压缩构成多数的任何值（真或假）。你的是退化的，因为它只适用于全零或全一的矩阵。是的，一个布尔稀疏矩阵可以压缩真或假。在scipy/numpy IMHO中有这样一个野兽会很好。是的，但是有时候，奇特的索引是唯一的方法（如果目标元素的间距不规则，等等）。不幸的是，我不能在这里使用基本切片，因为这两个组的元素是无序的。感谢您深入了解使用布尔掩码的内存使用情况。@user2304916是的，对于一般用途，我可以看出布尔掩码是必要的。我指的是你问题中的案例，切片是合适的。