NumPy索引数组的数据结构

Question

我有一个2D NumPy数组(N, D)，其中每一行都有一个唯一索引（一个非负整数）。行的索引正在增加。例如，我的(4,D)数组的索引可以是(10, 20, 21, 30)。

我正在寻找一个允许我的数据结构：

• 从索引中选择行：arr[21]而不是arr[2]（即绝对索引而不是相对索引）

• 将绝对索引的任意列表转换为相对索引，反之亦然。例如，在[10, 30, 21, 21]和[0, 3, 2, 2]之间来回转换。

实施此最简洁的方法是什么？

1. 创建一个全新的类，包装数据（NumPy数组）和索引。实施__getitem__，__setitem__等

2. 创建一个派生自ndarray的类并重写索引，以便使用绝对索引。

3. 为数据和索引保存单独的对象（均为NumPy数组），实现select(data, index)等函数，并在代码中的任何位置使用它。

4. 与（3）类似，但索引是自定义类的实例，提供index.to_relative(data)和index.to_absolute(data)等方法

5. 使用蒙面数组。

我相信我们还能找到其他方法。我可以找到所有这些方法的利弊。最干净的方法是什么？有没有“标准”的做法，我不知道？

Answer 1

我认为没有一种标准方法可以做到这一点，但实施起来并不是太复杂。

对于（3），如果使用索引列表而不是数组，则可以使用index方法获取值的索引：

i = [10,20,21,30]
x = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
x[i.index(20)] # -> array([4,5,6])

当然你不能使用它进行分配，修改结构可能会很痛苦。

根据程序的复杂程度，我会直接使用它，或者按照你的建议创建一个封装它的类。我认为这两种方法都可以被认定为＆＃34; clean＆＃34;因为第一个不需要任何其他功能或类定义，第二个使得使用非常简单和直观。