使用numpy数组中的数据创建对象列表

我有几个包含数据的numpy数组和一个我定义的类，其中的属性对应于我的numpy数组中的每个数组。我想快速创建另一个包含对象列表的数组，每个对象属性都由numpy数组的相应元素定义。基本上，下面的等价：使用numpy数组中的数据创建对象列表

class test: 
    def __init__ (self, x, y): 
      self.x = x 
      self.y = y 
a = np.linspace(100) 
b = np.linspace(50) 
c = np.empty(len(a), dtype = object)  
for i in range(len(a)): 
    c[i] = test(a[i], b[i])

所以，我的问题是确实存在一个更简洁和Python的方式做到这一点？

在此先感谢！

来源

2016-07-23 billbert

该迭代是'pythonic'。

numpy确实有一个功能，在这种情况下，可能会更快一点。这不是神奇：

In [142]: a=np.linspace(0,100,10) 
In [143]: b=np.linspace(0,50,10) # change to match a size 
In [144]: f=np.frompyfunc(test,2,1) 
In [145]: c=f(a,b) 
In [146]: c 
Out[146]: 
array([<__main__.test object at 0xb21df12c>, 
     <__main__.test object at 0xb21dfb2c>, 
     <__main__.test object at 0xb221a9cc>, 
     <__main__.test object at 0xb222c44c>, 
     <__main__.test object at 0xb2213d0c>, 
     <__main__.test object at 0xb26bc16c>, 
     <__main__.test object at 0xb2215c0c>, 
     <__main__.test object at 0xb221598c>, 
     <__main__.test object at 0xb21eb2cc>, 
     <__main__.test object at 0xb21ebc6c>], dtype=object) 
In [147]: c[0].x,c[1].y 
Out[147]: (0.0, 5.555555555555555)

frompyfunc返回应用于输入f到a,b元素的功能。我将其定义为获取2个输入，并返回1个数组。默认情况下，它会返回一个适合您的情况的对象数组。

np.vectorize使用这个相同的功能，但有一些开销，可以使它更容易使用。

它还处理广播，所以通过改变输入到列数组我得到一个2D输出：

In [148]: c=f(a,b[:,None]) 
In [149]: c.shape 
Out[149]: (10, 10)

但是要记住，不是很多，你可以用这个c做。它只是一个test实例的列表。例如c+1不起作用，除非您定义__add__方法。

来源

2016-07-23 20:54:10 hpaulj

使用numpy数组中的数据创建对象列表

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