考虑以下代码：
class MyClass(object):
def __init__(self):
self.data_a = np.array(range(100))
self.data_b = np.array(range(100,200))
self.data_c = np.array(range(200,300))
def _method_i_do_not_have_access_to(self, data, window, func):
output = np.empty(np.size(data))
for i in xrange(0, len(data)-window+1):
output[i] = func(data[i:i+window])
output[-window+1:] = np.nan
return output
def apply_a(self):
a = self.data_a
def _my_func(val):
return sum(val)
return self._method_i_do_not_have_access_to(a, 5, _my_func)
my_class = MyClass()
print my_class.apply_a()
_method_i_do_not_have_access_to方法采用numpy数组,窗口参数和用户定义的函数句柄,并返回一个数组,该数组包含输入数据数组时窗口数据点上的函数句柄输出的值 – 一种通用的滚动方法.我无权更改此方法.
如您所见,_method_i_do_not_have_access_to将一个输入传递给函数句柄,该句柄是传递给_method_i_do_not_have_access_to的数据数组.该函数句柄仅计算通过_method_i_do_not_have_access_to传递给它的一个数据数组上的基于输出的窗口数据点.
我需要做的是允许_my_func(传递给_method_i_do_not_have_access_to的函数句柄)除了在同一窗口索引通过_method_i_do_not_have_access_to传递给_my_func的数组外,还对data_b和data_c进行操作. data_b和data_c在MyClass类中全局定义.
我想到这样做的唯一方法是在_my_func中包含对data_b和data_c的引用,如下所示：
def _my_func(val):
b = self.data_b
c = self.data_c
# do some calculations
return sum(val)
但是,我需要在与val相同的索引处切片b和c(记住val是通过_method_i_do_not_have_access_to传递的数组的长度窗口切片).
例如,如果_method_i_do_not_have_access_to中的循环当前正在索引45上运行 – >在输入数组上,_my_func必须在b和c上的相同索引上运行.
最终的结果是这样的：
def _my_func(val):
b = self.data_b # somehow identify which slide we are at
c = self.data_c # somehow identify which slide we are at
# if _method_i_do_not_have_access_to is currently
# operating on indexes 45->50, then the sum of
# val, b, and c should be the sum of the values at
# index 45->50 at each
return sum(val) * sum(b) + sum(c)
有关如何实现这一目标的任何想法？
解决方法:
问题是_my_func将如何知道哪些操作？如果在调用函数时事先知道了indizes,最简单的方法就是使用lambda：lambda val：self._my_func(self.a,self.b,index,val),_my_func明显改变以适应其他参数.
由于你不知道indizes,你必须在self.c周围编写一个包装器来记住上次访问的索引(或者更好地捕获切片操作符)并将其存储在一个变量中供你的函数使用.
编辑：敲了一个小例子,不是特别好的编码风格和所有,但应该给你的想法：
class Foo():
def __init__(self, data1, data2):
self.data1 = data1
self.data2 = data2
self.key = 0
def getData(self):
return Foo.Wrapper(self, self.data2)
def getKey(self):
return self.key
class Wrapper():
def __init__(self, outer, data):
self.outer = outer
self.data = data
def __getitem__(self, key):
self.outer.key = key
return self.data[key]
if __name__ == '__main__':
data1 = [10, 20, 30, 40]
data2 = [100, 200, 300, 400]
foo = Foo(data1, data2)
wrapped_data2 = foo.getData()
print(wrapped_data2[2:4])
print(data1[foo.getKey()])
标签：python,arrays,numpy 来源： https://codeday.me/bug/20190704/1379966.html
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