グローバルnumpy配列のサブセクションまたはスライスをpythonオブジェクトを介して設定する

Question

オブジェクト属性を介して「グローバル」numpy配列のスライスを参照しようとしています。ここで私はクラスの構造は、それがユースケースのようになると思います。今、私が取得する

>>> n.x = numpy.array([11, 12, 13]) 

、によってn.x属性を通じてn.Pに値を代入したい、正常に動作します

>>> n = Node() 
>>> print n.P 
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] 
>>> print n.x 
[1 2 3] 
>>> print n.x[1:3] 
[2 3] 

：ここ

import numpy 

class X: 

    def __init__(self, parent): 
     self.parent = parent 
     self.pid = [0, 1, 2] 

    def __getattr__(self, name): 
     if name == 'values': 
      return self.parent.P[self.pid] 
     else: 
      raise AttributeError 


class Node: 

    def __init__(self): 
     self.P = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 
     self._values = X(self) 

    def __getattr__(self, name): 
     if name == 'x': 
      return self._values.values 
     else: 
      raise AttributeError 

は、ユースケースです

>>> print n.P 
[ 11 12 13 4 5 6 7 8 9 10] 

または取得する

>>> n.x[1:3] = numpy.array([77, 88]) 

、によってスライスに値を代入し、

>>> print n.P 
[ 11 77 88 4 5 6 7 8 9 10] 

しかし、私の人生のために、私はこの割り当ての作業を取得するために苦労しています。私はそれが__setattr__と__setitem__を使用して簡単だと思ったが、一日後でも私はまだそれを管理していない。

最終的には、クラスの形が再構成される多次元配列としてn.xが返されますが、ベクトルであるn.Pに格納されます。問題を単純化するためにこれを削除しました。

私はこれについていくつかの助けが好きです。誰もこれを前にしたことがありますか？またはこれを行う方法を提案しますか？

ご協力いただきありがとうございます。

SOLUTION

だから私の周りにつまずきの多くの日は、解決策を見つけた後。私は、これを簡素化して洗練させることができると思う。解決策は、NodeオブジェクトにXオブジェクトを作成することです。それが取得されると、親ノードとpidを知っている一時numpyオブジェクト（Values）を返します。 setslice _関数は、グローバルP配列を新しい値で更新する際に定義されています。 Xオブジェクトが割り当てられている場合、Valuesオブジェクトは返されませんが、グローバルP値は直接設定されます。

無効である可能性がある2つのポイント：1.ノードおよびXオブジェクトはオブジェクトのサブクラスでなければなりません。 2.高次元配列を設定する場合は、代わりに__setitem__を使用する必要があります。これは1D配列またはリストでは機能しません。

私が言ったように、私は完全に理解しているかどうかわからないので、このコードは改善できると思っています。私は改善と提案をしてうれしいです。

おかげさまで、特にBagoに感謝します。

ここに私の最終的なコードです。

import numpy 

class Values(numpy.ndarray): 

    def __new__(cls, input_array, node, pids): 
     obj = numpy.asarray(input_array).view(cls) 
     obj.node = node 
     obj.pids = pids 
     return obj 

    def __setslice__(self, i, j, values): 
     self.node._set_values(self.pids[i:j], values) 


class X(object): 

    def __get__(self, instance, owner): 
     p = instance.P[instance.pids] 
     return Values(p, instance, instance.pids) 

    def __set__(self, instance, values): 
     instance.P[instance.pids] = values 

class Node(object): 

    x = X() 

    def __init__(self, pids=[0, 1, 2]): 
     self.P = numpy.arange(11) 
     self.pids = pids 

    def _set_values(self, pids, values): 
     self.P[pids] = values 


node = Node(pids=[4, 5, 6, 7]) 
print '\nInitial State:' 
print 'P =', node.P 
print 'x =', node.x 
print 'x[1:3] =', node.x[1:3] 

print '\nSetting node.x = [44, 55, 66, 77]:' 
node.x = [44, 55, 66, 77] 
print 'P =', node.P 
print 'x =', node.x 
print 'x[1:3] =', node.x[1:3] 

print '\nSetting node.x[1:3] = [100, 200]:' 
node.x[1:3] = [100, 200] 
print 'P =', node.P 
print 'x =', node.x 
print 'x[1:3] =', node.x[1:3] 

Answer 1

それは働いていないものを私に明確ではないのですが、私は多分あなたはこのような何かをしようとしていると思う：

import numpy 

class X(object): 

    def __init__(self, parent): 
     self.parent = parent 
     self.pid = [0, 1, 2] 

    @property 
    def values(self): 
     tmp = self.parent.P[self.pid] 
     return tmp 
    @values.setter 
    def values(self, input): 
     self.parent.P[self.pid] = input 

class Node(object): 

    def __init__(self): 
     self.P = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 
     self._values = X(self) 

    @property 
    def x(self): 
     return self._values.values 
    @x.setter 
    def x(self, input): 
     self._values.values = input 

私はそれはあなたが始めたのget願っています。 n.xとn.x[:] = ~は両方tmpを返しX.valuesのgetメソッドを呼び出すためn.x[1:3] = [77, 88]は、このアプローチを使用して動作しないことを

更新

理由があります。しかしtmpはPの一部のコピーであり、n.x[:] = ~の後にtmpが破棄され、Pは更新されません。 tmpはコピーです。なぜなら、別の配列で配列にインデックスを付けると、ビューではなくコピーが得られるからです。ここでは、より明確にするための例を示します。numpyのスライス/インデックスの詳細については、hereを参照してください。あなたがtmpないXのSetItem関数メソッドを呼び出しているので

>>> P = np.arange(10) 
>>> pid = np.array([1, 2, 3]) 
>>> Q = P[pid] 
>>> Q[:] = 99 
>>> P 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
>>> R = P[1:4] 
>>> R[:] = 99 
>>> P 
array([ 0, 99, 99, 99, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
>>> P[[1,2]][:] = 88 
>>> P 
array([ 0, 99, 99, 99, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 

SetItem関数は、助けにはなりません。

pid配列をスライスに置き換えるのが最も簡単な方法ですが、これは制限があります。配列tmpを追跡し、self._tmpを持って、_tmpからPに値を後で移動することもできます。私はそれらのどちらも完璧ではないことを知っていますが、おそらく他の誰かがより良いアプローチを考え出すでしょう。すみません、私はもっとはできませんでした。