python - Python3 重写字典行为

Question

我是一个使用 Python 的初学者，我正在尝试使用字典中的搜索功能来搜索带有点坐标 (2) 的 numpy 数组的键。所以，我想要的是:一个字典，其键是 numpy 数组，其值是整数。然后，in 运算符将用于使用某种容差度量(numpy.allclose 函数)来比较键。我知道 numpy 数组不是可哈希的，所以我必须重写 getitem 和 setitem 函数(基于我在 How to properly subclass dict and override __getitem__ & __setitem__ 中找到的内容)。但是我如何使这些可散列以将它们添加为字典中的键？在这种情况下，如何覆盖 in 运算符的行为？

感谢您的帮助!

Answer 1

Numpy 数组不可散列，但元组可以。因此，如果将数组转换为元组，则可以对数组进行哈希处理。理论上，如果您也预先对其进行舍入，则可以利用快速查找的优势，因为您现在拥有离散点。但是在重新翻译期间您会遇到解析问题，因为四舍五入是使用十进制基数完成的，但数字是二进制存储的。可以通过将其转换为缩放整数来规避此问题，但这会稍微减慢一切。

最后，您只需要编写一个在数组和元组之间动态来回转换的类，就可以开始了。
实现可能如下所示:

import numpy as np

class PointDict(dict):

    def __init__(self, precision=5):
        super(PointDict, self).__init__()
        self._prec = 10**precision

    def decode(self, tup):
        """
        Turns a tuple that was used as index back into a numpy array.
        """
        return np.array(tup, dtype=float)/self._prec

    def encode(self, ndarray):
        """
        Rounds a numpy array and turns it into a tuple so that it can be used
        as index for this dict.
        """
        return tuple(int(x) for x in ndarray*self._prec)

    def __getitem__(self, item):
        return self.decode(super(PointDict, self).__getitem__(self.encode(item)))

    def __setitem__(self, item, value):
        return super(PointDict, self).__setitem__(self.encode(item), value)

    def __contains__(self, item):
        return super(PointDict, self).__contains__(self.encode(item))

    def update(self, other):
        for item, value in other.items():
            self[item] = value

    def items(self):
        for item in self:
            yield (item, self[item])

    def __iter__(self):
        for item in super(PointDict, self).__iter__():
            yield self.decode(item)

当查找很多点时，带有矢量化批量写入/查找的纯 numpy 解决方案可能会更好。然而，这个解决方案很容易理解和实现。