如何使int8 python numpy数组对用户显示为bool

ecr0jaav 于 2023-10-19 发布在 Python

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需要存储一个bool numpy数组，但它必须与旧规范（astropy.io.fits.ImageHDU）兼容，该规范只能存储int8（其他类型也是可能的，但int8是最小的内存占用）。关键问题是，用户想要做的是，

mask = np.array((True, False, False, True))
print(np.arange(4, 8)[mask])
[4, 7]

如果掩码为int，则给予完全不同的结果

[5, 4, 4, 5]

这里有两个（错误的）实现，可以给予我所需要的概念

import numpy as np
class MyClass(dict):
     @property
     def mask(self):
         return self['mask'].astype(bool)
     @mask.setter
     def mask(self, inmask):
         self['mask'] = inmask.astype(np.int8)
input_mask = np.array((0, 1), dtype=np.int8)
obj = MyClass((('mask', input_mask),))

所需的行为应该使obj.mask和obj['mask']始终同步，即

print(obj.mask)
[False, True]
print(obj['mask'])
[0, 1]
obj['mask'][0] = 1
print(obj.mask)
[True, True]
obj.mask[0] = False
print(obj.mask)
[False, True]
print(obj['mask'])
[0, 1]

但是实现失败了，因为mask总是返回与self['mask']不同的示例。所以，作为替代，我试着

import numpy as np
class MyClass(dict):
     @property
     def mask(self):
         try:
             return self._mask
         except AttributeError:
             self._mask = self['mask'].astype(bool)
             return self._mask
     @mask.setter
     def mask(self, inmask):
         self._mask = inmask
         self['mask'] = inmask.astype(np.int8)
input_mask = np.array((0, 1), dtype=np.int8)
obj = MyClass((('mask', input_mask),))

此操作失败，因为self._mask和self['mask']不同步

obj.mask[0] = True
print(obj.mask, ' - ', obj['maks'])
[True True] - [0 1]

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76962212/how-to-make-an-int8-python-numpy-array-appear-as-bool-to-the-user

1条答案

按热度按时间

rn0zuynd1#

在这个特定的设置中，我会直接利用Numpy中布尔数组的值是用字节处理的这一事实（即，8位值）。我不完全确定这是否被认为是一个实现细节，但到目前为止，它对我很有效。
这意味着我们可以使用Numpy的ndarray.view()来创建掩码内存的两个表示：布尔表示（用于实际屏蔽）和int8表示（用于规范一致性）。由于这两种表示都引用同一个内存，这意味着它们已经保持同步，不需要我们做进一步的工作。
调整你第一次尝试的实现，我们可以这样写：

import numpy as np

class MyClass(dict):
    
    @property
    def mask(self):
        return self['mask'].view(bool)

    @mask.setter
    def mask(self, inmask):
        assert inmask.dtype in (np.uint8, np.int8, bool)
        self['mask'] = inmask.view(np.int8)

这将给我们给予预期的行为：

input_mask = np.array((0, 1), dtype=np.int8)
obj = MyClass((('mask', input_mask),))

# Check behavior
print(obj.mask)
# >>> [False  True]
print(obj['mask'])
# >>> [0 1]
obj['mask'][0] = 1
print(obj.mask)
# >>> [ True  True]
obj.mask[0] = False
print(obj.mask)
# >>> [False  True]
print(obj['mask'])
# >>> [0 1]

注意，在这个实现中，我们实际上有 * 三个 * 相同内存的表示：进入setter的inmask，obj['mask']和obj.mask。如果我们想确保在改变obj.mask或obj['mask']时inmask不会改变（或者，同样地，对inmask的改变不会改变obj.mask和obj['mask']），我们可以像以前一样在setter中使用astype()。

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