编写自定义数组容器

NumPy 的分派机制(在numpy版本v1.16中引入)是编写与numpy API兼容并提供numpy功能的自定义实现的自定义N维数组容器的推荐方法。 应用包括 dask 数组(分布在多个节点上的N维数组) 和 cupy 数组(GPU上的N维数组)。

为了获得编写自定义数组容器的感觉，我们将从一个简单的示例开始，该示例具有相当狭窄的实用程序，但说明了所涉及的概念。

>>> import numpy as np
>>> class DiagonalArray:
...     def __init__(self, N, value):
...         self._N = N
...         self._i = value
...     def __repr__(self):
...         return f"{self.__class__.__name__}(N={self._N}, value={self._i})"
...     def __array__(self):
...         return self._i * np.eye(self._N)
...

我们的自定义数组可以实例化，如下所示：

>>> arr = DiagonalArray(5, 1)
>>> arr
DiagonalArray(N=5, value=1)

我们可以使用 numpy.array 或 numpy.asarray, 转换为numpy数组，这将调用它的 __array__ 方法来获得标准 numpy.ndarray。

>>> np.asarray(arr)
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])

如果我们使用 numpy 函数对 arr 进行操作，numpy 将再次使用 __array__接口将其转换为数组，然后以通常的方式应用该函数。

>>> np.multiply(arr, 2)
array([[2., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 2., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 2., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 2., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 2.]])

注意，返回类型是标准 numpy.ndarray。

>>> type(arr)
numpy.ndarray

我们如何通过此函数传递我们的自定义数组类型？Numpy允许类指示它希望通过交互 __array_ufunc__ 和 __array_function__ 以自定义方式处理计算。 让我们一次拿一个，从 __array_ufunc__ 开始。 此方法涵盖 Universal functions (ufunc)， 这是一类函数，包括例如 numpy.multiply 和 numpy.sin。

_array_ufunc_ 获得：

• ufunc, 一个类似 numpy.multiply 的函数
• method，一个字符串，区分 numpy.multiply(...)。 以及numpy.multiy.outer、numpy.multiy.accumate等变体。对于常见情况，numpy.multiply(...)，method='__call__'。
• inputs, 可能是不同类型的混合
• kwargs, 传递给函数的关键字参数

对于这个例子，我们将只处理方法 '__call__。

>>> from numbers import Number
>>> class DiagonalArray:
...     def __init__(self, N, value):
...         self._N = N
...         self._i = value
...     def __repr__(self):
...         return f"{self.__class__.__name__}(N={self._N}, value={self._i})"
...     def __array__(self):
...         return self._i * np.eye(self._N)
...     def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
...         if method == '__call__':
...             N = None
...             scalars = []
...             for input in inputs:
...                 if isinstance(input, Number):
...                     scalars.append(input)
...                 elif isinstance(input, self.__class__):
...                     scalars.append(input._i)
...                     if N is not None:
...                         if N != self._N:
...                             raise TypeError("inconsistent sizes")
...                     else:
...                         N = self._N
...                 else:
...                     return NotImplemented
...             return self.__class__(N, ufunc(*scalars, **kwargs))
...         else:
...             return NotImplemented
...

现在让我们的自定义数组类型通过numpy的函数。

>>> arr = DiagonalArray(5, 1)
>>> np.multiply(arr, 3)
DiagonalArray(N=5, value=3)
>>> np.add(arr, 3)
DiagonalArray(N=5, value=4)
>>> np.sin(arr)
DiagonalArray(N=5, value=0.8414709848078965)

此时 arr + 3 不起作用。

>>> arr + 3
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'DiagonalArray' and 'int'

为了支持它，我们需要定义Python接口 __add__， __lt__ 等，以便调度到相应的ufunc。 我们可以通过继承mixin NDArrayOperatorsMixin 来方便地实现这一点。

>>> import numpy.lib.mixins
>>> class DiagonalArray(numpy.lib.mixins.NDArrayOperatorsMixin):
...     def __init__(self, N, value):
...         self._N = N
...         self._i = value
...     def __repr__(self):
...         return f"{self.__class__.__name__}(N={self._N}, value={self._i})"
...     def __array__(self):
...         return self._i * np.eye(self._N)
...     def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
...         if method == '__call__':
...             N = None
...             scalars = []
...             for input in inputs:
...                 if isinstance(input, Number):
...                     scalars.append(input)
...                 elif isinstance(input, self.__class__):
...                     scalars.append(input._i)
...                     if N is not None:
...                         if N != self._N:
...                             raise TypeError("inconsistent sizes")
...                     else:
...                         N = self._N
...                 else:
...                     return NotImplemented
...             return self.__class__(N, ufunc(*scalars, **kwargs))
...         else:
...             return NotImplemented
...

>>> arr = DiagonalArray(5, 1)
>>> arr + 3
DiagonalArray(N=5, value=4)
>>> arr > 0
DiagonalArray(N=5, value=True)

现在让我们来解决 __array_function__。 我们将创建将 numpy 函数映射到我们的自定义变体的 dict。

>>> HANDLED_FUNCTIONS = {}
>>> class DiagonalArray(numpy.lib.mixins.NDArrayOperatorsMixin):
...     def __init__(self, N, value):
...         self._N = N
...         self._i = value
...     def __repr__(self):
...         return f"{self.__class__.__name__}(N={self._N}, value={self._i})"
...     def __array__(self):
...         return self._i * np.eye(self._N)
...     def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
...         if method == '__call__':
...             N = None
...             scalars = []
...             for input in inputs:
...                 # In this case we accept only scalar numbers or DiagonalArrays.
...                 if isinstance(input, Number):
...                     scalars.append(input)
...                 elif isinstance(input, self.__class__):
...                     scalars.append(input._i)
...                     if N is not None:
...                         if N != self._N:
...                             raise TypeError("inconsistent sizes")
...                     else:
...                         N = self._N
...                 else:
...                     return NotImplemented
...             return self.__class__(N, ufunc(*scalars, **kwargs))
...         else:
...             return NotImplemented
...    def __array_function__(self, func, types, args, kwargs):
...        if func not in HANDLED_FUNCTIONS:
...            return NotImplemented
...        # Note: this allows subclasses that don't override
...        # __array_function__ to handle DiagonalArray objects.
...        if not all(issubclass(t, self.__class__) for t in types):
...            return NotImplemented
...        return HANDLED_FUNCTIONS[func](*args, **kwargs)
...

一个便捷的模式是定义一个可用于向 HANDLED_FUNCTIONS 添加函数的装饰器 实现。

>>> def implements(np_function):
...    "Register an __array_function__ implementation for DiagonalArray objects."
...    def decorator(func):
...        HANDLED_FUNCTIONS[np_function] = func
...        return func
...    return decorator
...

现在我们为 DiagonalArray 编写numpy函数的实现。 为了完整性，为了支持使用 arr.sum()， 添加一个调用 numpy.sum(self) 的方法 sum，对于 mean 来说也是一样的。

>>> @implements(np.sum)
... def sum(a):
...     "Implementation of np.sum for DiagonalArray objects"
...     return arr._i * arr._N
...
>>> @implements(np.mean)
... def sum(a):
...     "Implementation of np.mean for DiagonalArray objects"
...     return arr._i / arr._N
...
>>> arr = DiagonalArray(5, 1)
>>> np.sum(arr)
5
>>> np.mean(arr)
0.2

如果用户尝试使用 HANDLED_FUNCTIONS 中未包含的任何numpy函数， 则numpy将引发 TypeError，表示不支持此操作。 例如，连接两个 DiagonalArrays 不会产生另一个对角线数组，因此不支持它。

>>> np.concatenate([arr, arr])
TypeError: no implementation found for 'numpy.concatenate' on types that implement __array_function__: [<class '__main__.DiagonalArray'>]

另外，我们的 sum 和 mean 实现不接受numpy实现的可选参数。

>>> np.sum(arr, axis=0)
TypeError: sum() got an unexpected keyword argument 'axis'

用户总是可以选择使用 numpy.asarray 转换为普通的 numpy.asarray，并使用标准的numpy。

>>> np.concatenate([np.asarray(arr), np.asarray(arr)])
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])

有关自定义数组容器的更完整工作示例，请参阅dask源代码和cupy源代码。

另外可以看一下 NEP 18。