Python-如何实现与NumPy函数兼容的自定义类？

我试图实现自己的自定义类来存储数据。我想让它与NumPy兼容，这样我就可以像这样调用NumPy函数：

np.sin(my_object)

我知道有一本字典叫做

\uuuuu数组\uu接口\uuuuu

，但是我在尝试使用它时遇到了很多奇怪的错误

import numpy as np
import pandas as pd

class TDF:
    __array_interface__ = {'typestr': '|i1', 'version': 1}

    def __init__(self):
        self.ddata = pd.DataFrame([1, 2, 3])
        self.shape = self.ddata.shape

    def __iter__(self):
        return iter(self.ddata)

    def __len__(self):
        return len(self.ddata)

    def __getitem__(self, key):
        return self.ddata.__getitem__(key)

if __name__ == '__main__':
    tdf1 = TDF()
    tdf = np.sin(tdf1)

上面的代码给了我一个运行时错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

我错过了什么？

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另一方面，pandas的源代码（与NumPy兼容的类）没有明确使用数组_接口dict..

您没有访问存储在对象中的数据。变量

tdf1

只是TDF实例，但数据存储在

tdf1.ddata

中。尝试调用

np.sin（tdf1.ddata）

一个简单的修复方法就是实现

def __array__(self):
    return self.ddata

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很好。这确实是解决问题的方法，但关键是无缝地访问存储在对象中的数据，而不直接指向它。在pandas对象上使用numpy函数时，不需要指定pandas存储数据的变量internally@TomaszR：尝试

def\uuuu数组\uuuuu（self）：返回np.array（self.ddata）

@Grr：如果您有

\uuu数组接口\uuuuuu

属性，则永远不会调用

\uu数组\uuuu

。但是，意识到这不是@Tomasz R想要的，它只是从

pandas.column

到

np.array

的类型转换。至于现在，我认为这是最接近的解决办法。谢谢大家。是的，数组就足够了，不能和数组_接口放在一起。如果希望返回的值为自定义类型，还必须实现array_wrapThanks。是的，这就是我们所需要的。如果你想让一个numpy函数的结果成为你的自定义类型，你还必须添加array\u wrap.方法，有时还要添加

\uu array\u prepare\uu

。很快就会来到你身边的一个小天体：

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

，它比

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu