在我正在開發的一個項目中，我想知道是否可以做類似的事情：class P: def __init__(self, x): self.x = x def __str__(self): return str(self.x) def __repr__(self): return self.__str__()obj_lst = [P(x=2), P(x=3), P(x=4), P(x=5)]np_x = array([p.x for p in obj_lst])obj_lst[0].x = 10print(np_x)預期的結果是，array([10, 3, 4, 5])還，np_x[2] = 20print(obj_lst)我會得到，[10, 3, 20, 5]因此，對象的屬性和數組中的值都指向內存中的同一位置。這樣我就可以一方面使用 OOP 抽象，另一方面使用 numpy 的速度來進行復雜的代數運算。
1 回答
米琪卡哇伊
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如果您跳出框框思考（并且可能稍微調整您的要求），您就可以做到這一點。讓我們反轉設置方式并首先創建一個保存數據的緩沖區：
np_x = np.array([2, 3, 4, 5])
現在稍微不同地定義你的類。我們不會記錄的值x，而是將指向它的指針記錄為數組和索引（稍后您可以使用原始內存位置做一些有趣的事情，但我們現在不這樣做）。x您可以通過在類中創建屬性 aproperty并將其數據存儲在同名的實例屬性中來保持幾乎完全相同的接口：
class P:
def __init__(self, buffer, offset):
self.__dict__['x'] = (buffer, offset)
@property
def x(self):
buf, off = self.__dict__['x']
return buf[off]
@x.setter
def x(self, value):
buf, off = self.__dict__['x']
buf[off] = value
def __str__(self):
return str(self.x)
def __repr__(self):
return self.__str__()
現在您可以創建對象列表。這是代碼中唯一在類定義之外更改的部分：
obj_lst = [P(np_x, 0), P(np_x, 1), P(np_x, 2), P(np_x, 3)]
現在，您的所有更改都是相互透明的，因為您共享緩沖區：
>>> obj_lst[0].x = 10
>>> np_x
array([10, 3, 4, 5])
>>> np_x[-2] = 20
>>> obj_lst
[10, 3, 20, 5]
這樣做的巧妙之處在于，它P基本上適用于任何支持__getitem__和 的類型__setitem__，無論它是如何索引的。例如，您可以將其應用于dict：
>>> d_x = {'a': 2, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
>>> obj_lst = [P(d_x, 'a'), P(d_x, 'b'), P(d_x, 'c'), P(d_x, 'd')]
>>> obj_lst[0].x = 10
>>> d_x
{'a': 10, 'b': 3, 'c': 20, 'd': 5}
>>> d_x['c'] = 20
>>> obj_lst
[10, 3, 20, 5]
您還可以向 numpy 數組提供復雜索引：
>>> np_x = np.arange(10)
>>> obj_lst = [P(np_x, 0), P(np_x, slice(1, None, 2)), P(np_x, [1, 2, 6, 8])]
>>> obj_lst
[0, [1 3 5 7 9], [1 2 6 8]]
>>> obj_lst[-1].x = 100
>>> np_x
array([ 0, 100, 100, 3, 4, 5, 100, 7, 100, 9])
>>> np_x[5:] = 20
>>> obj_lst
[0, [100 3 20 20 20], [100 100 20 20]]
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