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python - numpy 的花哨索引是如何实现的？

coder 2023-05-25 原文

我正在对 2D 列表和 numpy 数组进行一些实验。由此，我提出了 3 个我很想知道答案的问题。

首先，我初始化了一个 2D python 列表。

>>> my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

然后我尝试用元组索引列表。
>>> my_list[:,]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not tuple

由于口译员给我扔了一个 TypeError而不是 SyntaxError ，我推测实际上可以这样做，但是python本身并不支持它。

然后我尝试将列表转换为 numpy数组并做同样的事情。
>>> np.array(my_list)[:,]
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

当然没问题。我的理解是其中之一 __xx__()方法已在 numpy 中被覆盖和实现包裹。

Numpy 的索引也支持列表:
>>> np.array(my_list)[:,[0, 1]]
array([[1, 2],
       [4, 5],
       [7, 8]])

这引发了几个问题:
  • 其中__xx__方法是否覆盖/定义了 numpy 来处理花哨的索引？
  • 为什么python列表本身不支持花式索引？

    • (额外问题:为什么我的时间显示在 python2 中切片比 python3 慢？)

    最佳答案

    你有三个问题:

    1.其中__xx__方法是否覆盖/定义了 numpy 来处理花哨的索引？

    索引运算符 []可以使用 __getitem__ 覆盖, __setitem__ , 和 __delitem__ .编写一个提供一些内省(introspection)的简单子(monad)类会很有趣:

    >>> class VerboseList(list):
...     def __getitem__(self, key):
...         print(key)
...         return super().__getitem__(key)
...

    让我们先创建一个空的:
    >>> l = VerboseList()

    现在用一些值填充它。请注意，我们没有覆盖 __setitem__所以还没有什么有趣的事情发生:
    >>> l[:] = range(10)

    现在让我们得到一个项目。在索引 0将是 0 :
    >>> l[0]
0
0

    如果我们尝试使用元组，我们会得到一个错误，但我们可以先看到元组!
    >>> l[0, 4]
(0, 4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in __getitem__
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

    我们还可以了解 python 在内部是如何表示切片的:
    >>> l[1:3]
slice(1, 3, None)
[1, 2]

    你可以用这个对象做更多有趣的事情——试试看!

    2. 为什么python列表本身不支持花式索引？

    这很难回答。一种思考方式是历史性的:因为 numpy开发人员首先想到的。

    你们这些年轻人。当我还是 child 的时候...

    在 1991 年首次公开发布时，Python 没有 numpy库，并且要制作多维列表，您必须嵌套列表结构。我认为早期的开发人员——尤其是 Guido van Rossum (GvR)——最初认为保持简单是最好的。切片索引已经非常强大了。

    然而，不久之后，人们对使用 Python 作为科学计算语言的兴趣增加了。 1995 年到 1997 年间，许多开发人员合作开发了一个名为 numeric 的库。 ，numpy的早期前身.尽管他不是 numeric 的主要贡献者或 numpy , GvR 与 numeric 协调开发人员，以简化多维数组索引的方式扩展 Python 的切片语法。后来，替代numeric出现叫 numarray ; 2006 年，numpy被创建，结合了两者的最佳功能。

    这些库很强大，但它们需要大量的 c 扩展等等。将它们加入到基本的 Python 发行版中会使它变得笨重。尽管 GvR 确实增强了切片语法，但向普通列表添加花哨的索引会显着改变它们的 API —— 并且有些冗余。鉴于外部图书馆已经可以进行花哨的索引，因此付出的代价是不值得的。

    老实说，此叙述的部分内容是推测性的。1 我真的不了解开发人员!但这与我会做出的决定相同。实际上...

    真的应该是这样。

    尽管花式索引非常强大，但我很高兴即使在今天它也不是普通 Python 的一部分，因为这意味着您在处理普通列表时不必费力思考。对于许多您不需要它的任务，它带来的认知负担很重要。

    请记住，我说的是强加给读者和维护者的负担。你可能是个天才，可以在你的头脑中做 5 维张量积，但其他人必须阅读你的代码。在 numpy 中保持花哨的索引意味着人们不会使用它，除非他们确实需要它，这使得代码总体上更具可读性和可维护性。

    3.为什么numpy的奇特索引在python2上这么慢？是不是因为我在这个版本中没有对 numpy 的原生 BLAS 支持？

    可能。它绝对依赖于环境；我在我的机器上没有看到相同的区别。

    1. 叙述中不那么投机的部分来自 brief history在科学与工程计算(2011 年第 13 卷)特刊中讲述。

    关于python - numpy 的花哨索引是如何实现的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44574086/

    花哨pythoncodebrgtarraysnumpyindexing

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