python - 是否可以用 i,j,k 格式编写 vector ？

Question

我知道可以做类似的事情

i = numpy.array([1,0,0])
j = numpy.array([0,1,0])
k = numpy.array([0,0,1])

a = 2*i + 5*j + 9*k

但是否可以利用与复数处理方式类似的语法，并创建一个可以确定 2i + 5j + 9k 是我的类的成员的类，并自动创建它？

或者它是否需要通过改变它解析文件的方式来改变 python 解释器？我已经查看了语法文件，但我只能看到它暗示的是 NUMBER，并且一次也没有提到 j。

我还查看了 parsermodule.c , 但无法轻易发现其中的任何内容，使它的实现方式变得显而易见。

有人知道这怎么可能吗？

我可能应该补充一点，我实际上并不打算这样做(除非奇迹般地证明它不需要重新编译我自己的 python 版本，除了学术之旅之外，这样做是疯狂的)，但只是出于对语言如何工作的好奇。

Answer 1

您可以编写一个继承自 numpy.ndarray 的类(即子类)来覆盖 repr 方法(负责控制对象如何打印到控制台)，如下所示:

import numpy

class Vector3DDisplay(numpy.ndarray):

def __init__(self, vector):
    if len(vector) == 3:
        self.vec = numpy.array(vector)
    else:
        raise TypeError('Vector must be of length 3.')

def __repr__(self):
    return str(self.vec[0])+'*i + '+str(self.vec[1])+'*j + '+str(self.vec[2])+'*k '

你可能在这里注意到一个明显的问题:实际 vector 是 self.vec，而不是对象本身，所以你所有的 numpy 操作都必须在属性 self.vec 上完成。这样做的原因是 numpy 数组的编写方式很难对其进行子类化(c.f. this question about subclassing C exentsions)。通常，您使用以下方法初始化数组:

>>>> import numpy
>>>> numpy.ndarray(vector)

问题是 np.array 实际上不是一个类，而是 numpy.ndarray 类的工厂函数，它的初始化方式不同，很少使用。您不能让对象从函数继承方法，因此继承并不简单。