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Calcul scientifique Python Discussion :

Problème d'héritage numpy array


Sujet :

Calcul scientifique Python

  1. #1
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    Par défaut Problème d'héritage numpy array
    Bonjour,

    je cherche à créer une classe dérivant de numpy array et mon programme buggue des la premiere ligne de déclaration de classe (class signal(numpy.array()).
    Voila l'erreur que je recois:
    "TypeError
    "Error when calling the metaclass bases cannot create 'builtin_function_or_method' instances""


    Et voila mon code:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    class signal(numpy.array):
        def __init__(self):
            numpy.array.__init__(self)
    Si quelqu'un pouvait m'aiguiller...

    Merci d'avance

  2. #2
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    Par défaut
    numpy utilise beaucoup de codes en C ou C++ pour aller plus vite donc je doute que tu puisses faire ce que tu souhaites en pur Python. J'ai regardé rapidement dans le dossier numpy, contenu dans celui des packages Python, il ne contient rien portant le nom array.py. Informations à confirmer...

    Sinon que cherches-tu à faire ?

  3. #3
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    Par défaut
    IL faut utiliser __new__

    exemple:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    class MyArray(numpy.ndarray):
        def __new__(self, data, dtype = 'int32', copy = True):
            """ Created: 2007.03.16 - Updated: 2007.03.19 """
            ##print data
            if isinstance(data, MyArray):
                res = numpy.array(data, dtype, copy = copy)
                new = res.view(self)
                return new
            if isinstance(data, str):
                im = Image.open(data).convert("L")
                res = numpy.array(list(im.getdata()), dtype, copy = copy)
                res.shape = (im.size[1],im.size[0])
                new = res.view(self)
                return new
            if isinstance(data, type(cStringIO.StringIO())):
                im = Image.open(data).convert("L")
                res = numpy.array(list(im.getdata()), dtype, copy = copy)
                res.shape = (im.size[1],im.size[0])
                new = res.view(self)
                return new            
            new = numpy.array(data, dtype, copy = copy).view(self)
            return new

  4. #4
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    Au temps pour moi, j'ai dit une bêtise. Je vais me coucher moins bête ce soir...

  5. #5
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    merci de vos réponses. Je vais essayer ca immédiatement!

    @rambc: ce que je cherche à faire, cest créer une classe array avec quelques fonctions 'maison' en plus (comme une interpolation, une régularisation du pas etc...)

  6. #6
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    Pas forcément très judicieux d'un point de vue conception Enfin, tu peux toujours essayer.
    Attention, certaines fonctions Numpy te retourneront un array Numpy quelque soit l'entrée.

  7. #7
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    Salut,

    Citation Envoyé par Matthieu Brucher Voir le message
    Pas forcément très judicieux d'un point de vue conception Enfin, tu peux toujours essayer.
    Attention, certaines fonctions Numpy te retourneront un array Numpy quelque soit l'entrée.

    Je cherchais aussi à créer un type dérivé du ndarray, pourrais-tu en dire plus sur ce que tu voulais dire par le fait que ça ne soit pas forcément très judicieux ?
    Par exemple j'ai des données sous forme de champ de vecteurs à 3 composantes, le champ pouvait être lui même 1D, 2D ou 3D, ça me fait des tableaux avec des 'shape' : (3,nx), (3,nx,ny) ou (3,nx,ny,nz). Et j'aimerais implémenter des fonctions comme divergence(), rotationnel(), laplacien() etc. qui fonctionnent de manière transparente quelque soit la forme du tableau, i.e. divergence(B) retourne dBx/dx pour un (3,nx) et retourne dBx/dx + dBy/dy pour un (3,nx,ny).
    --
    Heimdall

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