如何使用數組中的np.where（）與類的實例？

Question

我有下面的類：

class IdFuns(object): 
    def __init__(self,i,p,v,u): 
     self.i = i 
     self.p = p 
     self.v = v 
     self.u = u 

當我把一個循環我得到以下數組類的實例裏面：

array([ 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8250>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8290>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e82d0>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8310>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8350>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8390>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e83d0>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8410>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8450>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8490>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e84d0>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8510>, 
    <__main__.IdFuns object at 0x7fc8362e8550>], dtype=object) 

我想知道我怎麼使用np.where （）來搜索我是否有例如.i = 1的實例。

Answer 1

.i是單個項目在屬性對象數組中的屬性，而不是數組本身。因此，您使用列表理解需要循環使用Python這些項目，例如：

bool_idx = [item.i == 1 for item in object_array] 

這則作爲第一個參數傳遞給np.where：

locs = np.where(bool_idx) 

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總的來說，我建議您避免使用np.object陣列。由於它們不支持矢量化操作，因此它們不會比標準Python list提供任何顯着的性能改進。它看起來好像你可能會更好使用structured numpy array或pandas.DataFrame。