将Python类强制转换为Numpy数组

我可以将python类强制转换为numpy

数组吗

from dataclasses import dataclass
import numpy as np
@dataclass
class X:
    x: float = 0
    y: float = 0
x = X()
x_array = np.array(x) # would like to get an numpy array np.array([X.x,X.y])

在最后一步中，我希望获得一个数组
np.array（[X.X，X.y]）
。相反，我得到的是
数组（X（X=0，y=0），dtype=object）

我是否可以为
数据类
提供方法，以使铸件按需要工作（或使
数据类
的现有方法之一过载）？
从中我们可以看到第一个参数的要求

对象
：
类似数组

数组，任何暴露数组接口的对象，
一个对象，其
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
方法返回一个数组或任何
（嵌套的）序列

因此，我们可以定义一个
\uuuuuuuuuuuuuuu
方法，如

@dataclass
X类：
x:float=0
y:浮点=0
定义数组（自）->np.ndarray：
返回np.array（[self.x，self.y]）

它将被
np.array
使用。我想这应该适用于任何自定义Python类。
从中我们可以看到第一个参数的要求

对象
：
类似数组

数组，任何暴露数组接口的对象，
一个对象，其
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
方法返回一个数组或任何
（嵌套的）序列

因此，我们可以定义一个
\uuuuuuuuuuuuuuu
方法，如

@dataclass
X类：
x:float=0
y:浮点=0
定义数组（自）->np.ndarray：
返回np.array（[self.x，self.y]）

它将被
np.array
使用。我想这应该适用于任何自定义Python类。
尝试添加
def\uuuuu iter\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu！我确实试过了，但没用。也许我定义错了。你能提供一个完全指定的答案吗？这是一个基于直觉的错误建议，在阅读了
numpy.array
的文档字符串之后，很明显，你可以定义
\uuuuuuu array\uuuuu
方法，比如
def\uu array\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuo（self）：返回np.array！这真的很有帮助。你想写一个答案让我接受吗？试着添加
def\uuu iter\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu！我确实试过了，但没用。也许我定义错了。你能提供一个完全指定的答案吗？这是一个基于直觉的错误建议，在阅读了
numpy.array
的文档字符串之后，很明显，你可以定义
\uuuuuuu array\uuuuu
方法，比如
def\uu array\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuo（self）：返回np.array！这真的很有帮助。你想写个答案让我接受吗？