Python 如何代替分配np.ndarray.data？

我想将

np.ndarray

子类化，以便为2D点创建一个类，其中大多数Numpy机制仍然可用，并且还有一些特定于2D阵列的附加方法。其中一种方法是围绕原点旋转点。我尝试使用矩阵乘法，然后将结果的

data

属性指定给我的点

>>将numpy作为np导入
>>>类点2D（np.ndarray）：
...     定义-新建（cls、coords）：
...         point=np.array（坐标，dtype=float.view）（cls）
...         如果点.shape！=(2,):
...             raise VALUETERROR（“点2D正好需要两个坐标。”）
...         返回点
...
...     def旋转（自身、角度）：
...         self.data=（np.array（[[np.cos（角度），-np.sin（角度）]，
…[np.sin（角度），np.cos（角度）]）@self.数据
...
>>>x=点2D（（1，0））
>>>x.旋转（np.pi/2）
__主要提示：10:弃用警告：分配“数据”属性本质上是不安全的操作，将在将来删除。

弃用警告提示我不要分配

数据

属性。我应该怎么做呢？

使用

>>将numpy作为np导入
>>>类点2D（np.ndarray）：
...     定义-新建（cls、coords）：
...         point=np.array（坐标，dtype=float.view）（cls）
...         如果点.shape！=(2,):
...             raise VALUERROR（“一个Vec2D需要两个坐标。”）
...         返回点
...
...     def旋转（自身、角度）：
...         s=np.sin（角度）
...         c=np.cos（角度）
...         np.copyto（self，np.array（[[c，-s]，
…[s，c]]）@self）
...
>>>x=点2D（（1，0））
>>>x.旋转（np.pi/2）
>>>x
点2D（[6.123234e-17,1.000000e+00]）

您也可以使用省略号片分配

self[...] = np.array([[c, -s],
                      [s,  c]]) @ self)

---

其中，

…

是

：，：

的“缩写”

Numpy数组的

data

属性提供同一数组的

memoryview（）

。它允许原始字节级访问阵列数据。您需要对元素进行高级访问，因此Eric的答案很好。另外，由于

memoryview

实例是一个对象，其方法允许访问数据和相应的元数据，而不是原始数据本身，分配给

。data

将（通常）将memoryview替换为完全不同的内容，而不仅仅是写入数据，因此在任何可能的实际情况下都不可取，因此会发出警告。实际上，对于常规Numpy数组，分配给

。data

不会用其他内容替换memoryview，因为Numpy包代码具有“魔力”在执行任务时。但它仍然会影响除原始数据之外的其他内容，因此阵列今后可能会出现意外行为。这也不是访问

数据的好方法。这对你的特殊情况并不重要。只是澄清我之前的评论。