將方法應用於具有向量化的numpy數組中的對象會產生空數組

我想將方法應用於numpy數組中的每個對象。我想用numpy.vectorize來加速，但我得到一個空數組。我無法弄清楚我做錯了什麼。請幫忙！將方法應用於具有向量化的numpy數組中的對象會產生空數組

下面的代碼：

import numpy 

class Foo(object): 
    def __init__(self): 
    self.x = None 
    def SetX(self, x): 
    self.x = x 
# Initialize and array of Foo objects 
y = numpy.empty(3, dtype=object) 
vFoo = numpy.vectorize(lambda x: Foo()) 
yfoo = vFoo(y) 
# Apply method SetX to each object 
xsetter = numpy.vectorize(lambda foo: foo.SetX(3.45)) 
print xsetter(yfoo) #[None None None]

提前感謝！

來源

2014-01-08 jmborr

一般來說，你不需要爲自定義類定義'set'（或'get'）函數：只需使用'Foo_inst.x = y'來設置，其中'Foo_inst'是您的類對象，'x'是所需的屬性，'' y'是它的理想值。即使屬性「x」之前沒有明確定義，也是如此。同樣，只需使用'Foo_inst.x'來獲得它的值。 –

是的，你說得對。這只是我喜歡保留隱私的類別屬性:) – jmborr

這是因爲您的SetX方法沒有返回值。解決這個問題的一種方法是通過改寫SetX作爲

def SetX(self, x): 
    self.x = x 
    return self

來源

2014-01-08 20:58:13 Isaac

的問題是，lambda函數的返回值是無（的Foo.SetX的結果），你可以這樣做：

def f(foo): 
    foo.SetX(3.45) 
    return foo 
xsetter = numpy.vectorize(f)

來源

2014-01-08 20:59:18

將方法應用於具有向量化的numpy數組中的對象會產生空數組

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