Пользовательский тип элемента Numpy с арифметическими функциями без перегрузки `np.ndarray` ⇐ Python

[Anonymous]

Можно ли реализовать пользовательский класс (скажем, класс foo ) с __add __ , __mul __ и т. Д. Определенные методы и добавьте его в обычный np.ndarray (

Код: Выделить всё

np.asarray([Foo(1), Foo(2)])

) и иметь Numpy делегировать методы Foo .__ Добавить __ /

Код: Выделить всё

Foo.__mul__

Когда +/

Код: Выделить всё

*

Операции применяются?
Операции на пользовательских типах обычно достигаются путем предоставления __array_ufunc __ в ndarray (или контейнер для массива, которые удерживают элементы массива), но в моем случае не контролируют, как элементы массива (удерживают массив), но в моем случае не контролируют элементы массива (массив (удерживающий массив), но в моем случае не контролируют элементы массива (массив (удерживающий массив), но в моем случае не контролируют элементы массива (удерживают массив).

Код: Выделить всё

Foo

) используются. Они могут быть использованы в качестве скалярного (

Код: Выделить всё

foo1 + foo2

), назначен на массив (

Код: Выделить всё

foo_array[:] = foo1

или np.asarray ([foo1, foo2, ...] ) или используется для скалярных/массивных операций (

Код: Выделить всё

foo_array = foo_array + foo1

, или foo_array1 + foo_array2 ). Во время создания экземпляра foo неизвестно, как он будет использоваться, но во время фактической операции другие в def __add __ (я, другой) сможет различить эти случаи использования (скаляр, массив Op). a .__ Добавить метод __ (b) , и если A был массивом dtype = object с экземплярами foo , вызов __add __ не обязательно делегирован для foo , если есть какой -то механизм?) так?>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ng-np-ndar