Question

这与this类似，所以请先阅读以了解我要做的事情。

现在，我想在我有类实例时进行替换。例如：

import numpy as np

class B():
    def __init__(self, a,b):
        self.a = a
        self.b = b


arr = np.array([ [1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10] ])

b1 = np.array([B(100,'a'),
               B(11,'b'),
               B(300,'c'),
               B(33,'d')])

b2 = np.array([B(45,'a'),
              B(65,'b'),
              B(77,'c'),
              B(88,'d')])

# My d array will be like that and I will have to 
# run 3 loops as below . I can't change that
d = np.array([[b1],[b2]],dtype=object)

# Replace the elements
for i in d:
    for y in i:
        for idx,el in enumerate(y): 
            #y[idx].a = arr.reshape(-1,5) # 5 is the size of every sublength of arr
            #print(y[idx].a)
            pass

# Show the updated values
for i in d:       
    for y in i:
        for idx,x in enumerate(y):
            print(y[idx].a)

我无法使用b = arr.reshape(-1, a.size)因为这必须在循环之外运行。但是，正如我所说b数组将是y[idx].value，所以我可以＆＃39 ; t只是把它放在第三个循环中因为我会得到错误的结果，我也不能把它放在第三个循环之外，因为我无法访问类实例的value部分。

我希望我的结果是：

b1 = np.array([B(1,'a'),
               B(2,'b'),
               B(3,'c'),
               B(4,'d'),
               B(5,'d')])

b2 = np.array([B(6,'a'),
              B(7,'b'),
              B(8,'c'),
              B(9,'d'),
              B(10,'d')])

所以，我想只填充a部分，例如B类实例。请注意，与以前一样（在上一个问题中），B会展开以保留arr中的所有5个值。

简而言之，检查arr的每个子列表的长度（现在为5），并相应地更新d值。因此，如果b1和b2有4个值，则它们必须变为5个值（arr的前5个值和接下来的5个值来自arr）。

Answer 1

所以我添加

print(d.shape)
print(d)

并获取

2249:~/mypy$ python3 stack42283851.py 
(2, 1, 4)
[[[<__main__.B object at 0xb71d760c> <__main__.B object at 0xb71d7aac>
   <__main__.B object at 0xb71d7acc> <__main__.B object at 0xb71e5cec>]]

 [[<__main__.B object at 0xb391718c> <__main__.B object at 0xb39171ac>
   <__main__.B object at 0xb39171cc> <__main__.B object at 0xb39171ec>]]]

将__repr__添加到B我

1231:~/mypy$ python3 stack42283851.py 
(2, 1, 4)
[[[B(100, a) B(11, b) B(300, c) B(33, d)]]

 [[B(45, a) B(65, b) B(77, c) B(88, d)]]]

添加

import itertools
for a,b in itertools.zip_longest(arr[0,:],b1):
     print(a,b)

产生

1 B(100, a)
2 B(11, b)
3 B(300, c)
4 B(33, d)
5 None

将其更改为：

newlist = []
for a,b in itertools.zip_longest(arr[0,:],b1):
    if b is not None:
        new_b = B(a, b.b)
        last_b = b
    else:
        new_b = B(a, last_b.b)
    newlist.append(new_b)
print(np.array(newlist))

产生

[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d) B(5, d)]

将其分配给b1，然后重复a[1,:]和b2。

为了更清洁，我可以将new_b代码作为函数编写，并将循环重写为列表理解。

是的，我可以修改b，例如

b.a = a

但是因为我需要创建一个新的B对象来替换None，所以为什么要这么麻烦。我无法将新的B对象添加到原始b1数组中。因此，通过列表创建新数组更简单。

我可以使用以下内容对d和b1进行就地更改

def replace(a,b):
    b.a = a
f = np.frompyfunc(replace, 2, 1)
f(arr[:,None,:4], d)      # produces array of None; ignore
print(d)
print(b1)

[[[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d)]]  # chgd d

[[B(6, a) B(7, b) B(8, c) B(9, d)]]]
[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d)]    # chgd b1

我只是使用frompyfunc作为一种懒惰的方式来对arr广播d并迭代所有元素。请注意，我必须将arr更改为匹配d形状。此外，这不会添加任何新的B()。显然你不能就地做到这一点。

我的B是

class B():
    def __init__(self, a,b):
        self.a = a
        self.b = b
    def __repr__(self):
        return 'B(%s, %s)'%(self.a, self.b)

再次使用frompyfunc：

getB_b = np.frompyfunc(lambda x: x.b, 1,1)   # fetch b attributes
print(getB_b(d))
#[[['a' 'b' 'c' 'd']]
#
# [['a' 'b' 'c' 'd']]]

mkB = np.frompyfunc(B, 2,1)   # build array of B() with broadcasting
print(mkB(arr, ['a','b','c','d','e']))
# [[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d) B(5, e)]
#  [B(6, a) B(7, b) B(8, c) B(9, d) B(10, e)]]

print(mkB(arr[:,:4], getB_b(d[:,0,:])))
# [[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d)]
#  [B(6, a) B(7, b) B(8, c) B(9, d)]]

修改评论

arr1 = np.array([ [1,2],[6,7] ])
newlist = []
for a,b in itertools.zip_longest(arr1[0,:],b1):
    if b is not None:
        new_b = B(a, b.b)
        last_b = b
    else:
        new_b = B(a, last_b.b)
    newlist.append(new_b)
print(np.array(newlist))

产生

[B(1, a) B(2, b) B(None, c) B(None, d)]

当arr缩短时，a将为None（而不是b）;所以我们需要测试那个

def foo(arr,bn):
    newlist = []
    for a,b in itertools.zip_longest(arr,bn):
        print(a,b)
        if a is None:
            pass
        else:
            if b is not None:
                new_b = B(a, b.b)
                last_b = b
            else:
                new_b = B(a, last_b.b)
            newlist.append(new_b)
    return newlist
print(np.array(foo(arr1[0,:],b1)))  # arr1 shorter
print(np.array(foo(arr[0,:], b2)))  # arr longer

测试：

1 B(1, a)
2 B(2, b)
None B(3, c)
None B(4, d)
[B(1, a) B(2, b)]

1 B(6, a)
2 B(7, b)
3 B(8, c)
4 B(9, d)
5 None
[B(1, a) B(2, b) B(3, c) B(4, d) B(5, d)]

没什么特别的或神奇的;只是确保我得到if测试和缩进的问题。

Answer 2

像这样制作替换块。另请注意，假设您的arr严格地为5的倍数，并且会有像b1，b2等一样多的块，因为示例中给出了arr中的块。

for i,b_arr in enumerate(d):
    temp_arr = []
    for j in range(5):
        if j<len(b_arr)
            temp_arr.append(B(arr[i,j],b_arr[j].b))
        else:
            temp_arr.append(B(arr[i,j],b_arr[-1].b))
     d[i] = np.array(temp_arr) ## not sure if this step is right, not too familiar with numpy.

用类实例替换数组中的元素

2 个答案: