Структура данных для индексированного массива NumPy

Question

У меня есть массив 2D NumPy (N, D), где каждая строка имеет уникальный индекс (неотрицательное целое число). Индексы строк увеличиваются. Например, индексы моего массива (4,D) могут быть (10, 20, 21, 30).

Я ищу структуру данных, которая позволяет мне:

• Выбор строк из их индексов: arr[21] вместо arr[2] (то есть абсолютное, а не относительное индексации)

• Преобразовать произвольный список абсолютных индексов относительных индексов и наоборот. Например, конвертируйте назад и вперед между [10, 30, 21, 21] и [0, 3, 2, 2].

Какой чистый способ реализовать это?

1. Создание нового класса, обертывание данных (массив NumPy) и индекс. Реализация __getitem__, __setitem__ и т.д.

2. Создание класса, производный от ndarray и первостепенную индексацию таких, которые используются абсолютные показатели.

3. Сохранение отдельных объектов для данных и индекса (как в виде массивов NumPy), реализация таких функций, как select(data, index), и использование этого везде в коде.

4. нравится (3), но индекс является экземпляром пользовательского класса, обеспечивая такие методы, как index.to_relative(data) и index.to_absolute(data)

5. Использование маскированные массивов.

Я уверен, что можно найти другие подходы. Я могу найти плюсы и минусы для всех этих подходов. Какой был бы самый чистый способ сделать это? Есть ли «стандартный» способ сделать это, о котором я бы не знал?

Answer 1

Я не думаю, что существует стандартный способ сделать это, но не слишком сложно реализовать.

Для (3), если вы используете список индекса вместо массива, вы можете использовать метод index, чтобы получить индекс значения:

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]) 

Конечно, вы не можете назначить с помощью это и изменение структуры может быть болью.

В зависимости от сложности программы я бы использовал это непосредственно или создавал класс, который инкапсулирует это, как вы предложили. Я думаю, что оба метода могут быть квалифицированы как «чистые», поскольку первый не требует каких-либо других функций или определений классов, а второй делает использование очень простым и интуитивно понятным.