Numpy: Enh: ऑब्जेक्ट ऐरे क्रिएशन फंक्शन

को निर्मित 2 जून 2015 · 4टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

जैसा कि अंक #5303 में चर्चा की गई है, वर्तमान में समान-लंबाई अनुक्रम वाले ऑब्जेक्ट dtype के सरणियाँ बनाना संभव नहीं है, क्योंकि अनुक्रम स्वचालित रूप से सरणी तत्वों के रूप में पढ़ा जाता है। केवल सूचियों के लिए ऐसा करने का सुझाव है, लेकिन यह एक प्रमुख पश्चगामी संगतता विराम होगा और इसके लिए लंबी बहिष्करण अवधि की आवश्यकता होगी।

एक अन्य दृष्टिकोण यह होगा कि किसी ऑब्जेक्ट dtype के साथ सरणियाँ बनाने के लिए स्पष्ट रूप से एक फ़ंक्शन हो। शायद इसे "ऑब्जेक्टएरे" कहा जा सकता है। इस फ़ंक्शन के लिए डिफ़ॉल्ट अनुक्रम में लेना होगा, और अनुक्रम के प्रत्येक तत्व को 1D ऑब्जेक्ट सरणी में एक तत्व के रूप में मानना होगा।

हालाँकि, फ़ंक्शन में एक वैकल्पिक "ndim" या "गहराई" तर्क हो सकता है, जिसका उपयोग यह निर्दिष्ट करने के लिए किया जा सकता है कि अनुक्रम के कितने स्तरों को सरणी का हिस्सा माना जाना चाहिए। यह डिफ़ॉल्ट रूप से 0 होगा (केवल सबसे बाहरी स्तर पर विचार किया जाता है)। यदि आयाम मेल नहीं खाते हैं तो यह अपवाद उठाएगा।

ध्यान दें कि यह दृष्टिकोण विकल्प के साथ परस्पर अनन्य नहीं है, लेकिन इसका लाभ यह है कि यह पीछे की ओर-संगतता को नहीं तोड़ेगा।

तो उदाहरण के लिए:

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))])
>>> arr
array([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], dtype=object)
>>> arr.shape
(2,)

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], depth=1)
>>> arr
array([[(1, 2, 3), (4, 5, 6)],
       [(7, 8, 9), (10, 11, 12)]], dtype=object)
>>> arr.shape
(2, 2)

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], depth=2)
>>> arr
array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]],

       [[7, 8, 9],
        [10, 11, 12]]], dtype=object)
>>> arr.shape
(2, 2, 3)

स्रोत

toddrjen

सबसे उपयोगी टिप्पणी

आशा है कि मुझे कुछ भी याद नहीं है, लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि ndmax तर्क न केवल रिपोर्ट की गई समस्या को हल करेगा ("_ ऑब्जेक्ट डीटाइप के समान-लंबाई अनुक्रम युक्त सरणी बनाएं_"), बल्कि प्रदर्शन लाभ भी लाएगा वे मामले जिनमें उदाहरण के लिए इनपुट में अंतिम वस्तु एक सूची नहीं है (या अलग-अलग लंबाई वाली सूची है)। यह प्रश्न भी देखें।

toobaz 4 दिस॰ 2017

👍3

सभी 4 टिप्पणियाँ

मुझे लगता है कि ऑब्जेक्ट सरणी में समान आकार की सूचियां प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका दो चरणों में है:

>>> a = empty((2,), dtype=np.object)
>>> a[:] = [[1,2,3],[4,5,6]]

>>> b = empty((2,3), dtype=np.object)
>>> b[:] = [[1,2,3],[4,5,6]]

संभावित रूप से objectarray का कार्यान्वयन इस तरह काम करेगा।

ahaldane 18 जुल॰ 2015

हां, यह वर्तमान में सबसे अच्छा तरीका है, लेकिन यह अनावश्यक रूप से वर्बोज़ है। इसलिए यह विचार।

मुझे उम्मीद है कि इस विचार का कार्यान्वयन केवल array फ़ंक्शन में उपयोग किए जाने वाले स्वचालित रूपांतरण को बायपास करने में सक्षम होगा और स्वयं को ndarray कंस्ट्रक्टर के लिए स्थानापन्न करेगा।

toddrjen 21 जुल॰ 2015

toobaz 4 दिस॰ 2017

👍3

ndmax को लागू करने की कोई प्रगति या योजना है? मैं अभी क्या कर रहा हूँ:

np.array([*data, None])[:-1]

# This would look a lot cleaner:
np.array(data, ndmax=1)

bergkvist 14 जून 2020

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