Python 从NumPy中的对象数组获取属性

假设我有一个名为

Star

的类，它有一个属性

color

。我可以用星号获得颜色。颜色

但是如果我有一个由这些

Star

对象组成的NumPy数组呢。获得一系列颜色的首选方法是什么

我可以用它来做

colors = np.array([s.color for s in stars])

但这是最好的方法吗？ 如果我能像在其他语言中那样做

colors=star.color

或

colors=star->color

等，那就太好了。有

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在numpy中执行此操作的一种简单方法？

最接近您想要的方法是使用

recarray

而不是Python对象的

ndarray

：

num_stars = 10
dtype = numpy.dtype([('x', float), ('y', float), ('colour', float)])
a = numpy.recarray(num_stars, dtype=dtype)
a.colour = numpy.arange(num_stars)
print a.colour

印刷品

[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.]

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使用Python对象的NumPy数组通常不如使用普通的

列表

，而

重新数组

以更高效的格式存储数据。

您可以使用

NumPy.fromiter（s.color表示星中的s）

（注意缺少方括号）。这将避免创建中间列表，我想如果使用numpy，您可能会关心这个问题

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（感谢@SvenMarnach和@DSM在下面的更正）。

如果

star

是一个更复杂的

类

，下面是一种获取和设置 属性的顶部有一个helper

类

import numpy as np

class star:
    def __init__(self, mass=1, radius=1):
        self.mass = mass
        self.radius = radius

class Stars(list):

    __getattr__ = lambda self, attr: np.array([getattr(s, attr) for s in self])

    def __setattr__(self, attr, vals):
        if hasattr(vals, '__len__'):
            [s.__setattr__(attr, val) for (s,val) in zip(self,vals)]
        else:
            [s.__setattr__(attr, vals) for s in self]


s1 = star(1, 1.1)
s2 = star(2, 3)

S = Stars([s1, s2])

print(S.mass)
print(S.radius)

S.density = S.mass / S.radius**3
print(S.density)
print(s1.density)

当然，如果该类可以重新实现为

重新排列

，那么它应该会更高效。然而，这样的重新实施可能是不可取的

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注意，外部计算，如密度计算，仍然是矢量化的。通常，这些可能是瓶颈，而不是设置和获取属性。

可能与Cool重复。所以它使它们就像IDL结构数组一样，这正是我想要的。如果已经定义了一个常规python类，那么如何使用它？有没有一个简单的方法可以做到这一点？@Dave31415:IDL？你是天文学家，还是天文学以外的人真的在用这个？至于你的问题：没有看到类定义，这有点难以回答。使用NumPy，您通常不希望“方法”对单个记录进行操作，而是希望函数能够同时对整个数组进行操作。所以你需要将你的方法矢量化，努力成为一名前天文学家。所以我想你说的是对象数组不是numpy的首选数据结构。但那又是什么呢？我可以创建属性为numpy数组的类。这是更好的方法吗？这听起来不像我想要的。@Dave31415:我现在很困惑。我所说的是，与Python对象的NumPy数组相比，使用NumPy

recarray

更可取，至少在使用NumPy时是这样。如果一个普通的

Star

实例列表为您完成了任务，那么您最好使用一个普通列表。同样，在不了解更多用例的情况下很难给出建议。首先，我的类可能没有方法。它们基本上就像C或python中的“结构”。如果是这样的话，看来重新安排会很好地解决这个问题，对吗？在这种情况下，您甚至会费心定义类还是直接去定义数据类型？不幸的是，这样做行不通：您会得到类似于

array（，dtype=object）

的结果。（我曾经在我的代码中有一个bug，这最终是因为我认为这会起作用。）为此，您需要使用

numpy.fromiter（）

。注意：要在最近的numpy中起作用，您需要

numpy.fromiter（（s.color表示星中的s），float）

。另外，添加

count=len（stars）

将使其对长阵列更有效。