Python Numpy子类属性切片

Myclass

是一个

numpy.ndarray

子类，用于表示一组随时间变化的图像。每个图像都有一组元数据，如时间、环境温度和相机温度。我已将这些元数据存储在字典列表中，因此每个字典都对应于数组中的一个层（

myclass.metadata[0]

是对应于

myclass[0]

中图像的字典）

我还重载了

getattr（）

，使字典中的项可以通过它们的键访问，因此

myclass.etemp

产生了例如

[24.9,25.0,25.1]

当我切片Myclass对象时，如何实现属性数组以相同的方式切片

现在如果我做

myobject[1].etemp

，我得到

[24.9,25.0,25.1]

，但我想要

[25.0]

这是我的班级：

class Stack(numpy.ndarray):
    props= [
            'version',
            'width',
            'height',
            'shotrange',
            'calibrange',
            'unit',
            'irb_fname',
            'fidx',
            'distance',
            'etemp',
            'zoom',
            'ctemp',
            'date',
            'recdate',
            'rectime',
            ]

    def __new__(cls, input_array, mdata=None):
        obj = numpy.asarray(input_array).view(cls)
        if isinstance(mdata, collections.Iterable): # when reading from text file
            obj.mdata = mdata
        else:
            obj.mdata = [arr.mdata[0] for arr in input_array] # when combining Stack-type objects
        return obj

    def __array_finalize__(self, obj):
        if obj is None: return
        self.mdata = getattr(obj, 'mdata', None)

    def __getattr__(self, name):
        print(numpy.shape(self))
        if numpy.rank(self) < 3: # we're looking at a single slice
            pass
        if name == 'starttime':
            return self.mdata[0]['date']
        elif name == 'time':
            return [(item['date'] - self.mdata[0]['date']).total_seconds() for item in self.mdata]
        elif name in Stack.props:
            return [item[name] for item in self.mdata]
        else:
            raise AttributeError

类堆栈（numpy.ndarray）： 道具=[ “版本”， “宽度”， “高度”， “射程”， “calibrange”， "单位",， “irb_fname”， “fidx”， “距离”， “etemp”， “缩放”， “ctemp”， “日期”， “记录日期”， '矩形'， ] def _u新建（cls，输入数组，mdata=None）： obj=numpy.asarray（输入数组）.view（cls） 如果isinstance（mdata，collections.Iterable）：#从文本文件读取时 obj.mdata=mdata 其他： obj.mdata=[arr.mdata[0]表示输入数组中的arr]#组合堆栈类型对象时 返回obj def _;阵列_;最终确定___;（自身，obj）： 如果obj为无：返回 self.mdata=getattr（obj，'mdata'，无） def _ugetattr _;（self，name）： 打印（numpy.shape（自身）） 如果numpy.rank（self）<3:#我们只看一个片段 通过 如果名称==“开始时间”： 返回self.mdata[0]['date'] elif名称==“时间”： 返回[（item['date']-self.mdata[0]['date']）。self.mdata中项目的总秒数（） Stack.props中的elif名称： 返回[self.mdata中项目的项目[名称] 其他： 提高属性错误

---

我需要做什么来实现这种行为？或者是否有其他更好的方法来存储元数据？

将属性附加到数组中的对象，而不是附加到数组中可能会有所帮助。

您需要重写

\uu getitem\uuuu

方法

class Foo(object):
    def __getitem__(self,items):
        print items

f = Foo()
f[1,2,3]
f[1:3]
f[1,1:3,2:3]

这将返回：

1
(1, 2, 3)
slice(1, 3, None)
(1, slice(1, 3, None), slice(2, 3, None))

---

在

\uuuu getitem\uuuuu

中，您需要适当地分割属性，并处理上述情况。

还可能需要查看PyTables，这是一种存储数据和相关元数据的好方法。超快也！我已经在使用h5py在磁盘上存储数据了，但是我会不会失去像myclass[0,0,0]和myclass[0:3]这样的功能？这是我将NdarayTank you子类化的主要原因，这是我失败的地方，但现在问题似乎已经解决了。我无意中发现了

numpy.ndarray.\uuuu array\uuuu（）

。我的

\uu getitem\uu（）

现在检查

self

是否为等级3，然后才修改元数据。每次调用都会返回一个新的堆栈对象。此外，我还必须修改

\uuuu getslice\uuuu（self，I，j）

以调用

self[I:j:None]

，这样切片就成为扩展切片并传递给

\uuu getitem\uuuu（）

。默认情况下不应该发生这种情况吗？为了向后兼容，在

\uuuuuu getitem\uuuuu

之前会尝试

\uuuuu getslice\uuuuu

。因此，如果基类实现了

\uuu getslice\uuu

，那么您也必须重写它。