nd.sysをndarrayサブクラスで使用するにはどうすればよいですか？

Question

アレイサブクラスをnpyファイルに保存し、後で結果を回復できるようにしたいと考えています。以下のような

何か：

>>> class MyArray(np.ndarray): pass 
>>> data = MyArray(np.arange(10)) 
>>> np.save('fname', data) 
>>> data2 = np.load('fname') 
>>> assert isinstance(data2, MyArray) # raises AssertionError 

the docsは（強調鉱山）言う：

形式は明示的には必要ありません：完全

[...]

• numpy.ndarrayの任意のサブクラスを処理します。書き込み用にサブクラスが になりますが、配列データのみが書き出されます。 通常のnumpy.ndarrayオブジェクトは、ファイルの読み取り時に作成されます。 APIを使用して、特定のサブクラスのフォーマットを構築することができますが、一般的なNPYフォーマットの範囲外の です。

だから、上記のコードはAssertionErrorがを上げないとすることができますか？

Answer 1

np.saveが配列のサブクラスを処理するという証拠はありません。

np.matrixを保存しようとしましたが、ndarrayに戻ってきました。

私はnp.ma配列を保存しようとした、と保存がdtypeがオブジェクトである場合、それはそうpickle.dump(array, fp ...)

を使用しています

_write_array_header() # save dtype, shape etc 

をしている、np.lib.npyio.format.write_arrayによって行われるエラー

NotImplementedError: MaskedArray.tofile() not implemented yet. 

を得ましたそれはarray.tofile(fp)です。 tofileはデータバッファの書き込みを処理します。

配列のpickle.dumpはnp.saveを使用して終了しますが、どのようにトリガーされたかは思い出せません。

例 pickleアレイの私ができる

、およびそれを読み込む：

In [657]: f=open('test','wb') 
In [658]: pickle.Pickler(f).dump(x) 
In [659]: f.close() 
In [660]: np.load('test') 
In [664]: f=open('test','rb') 
In [665]: pickle.load(f) 

このpickleダンプ/ロード・シーケンスは、テストnp.ma、np.matrixとsparse.coo_matrix例のために動作します。したがって、おそらく自分のサブクラスのための探索の方向です。

numpyおよびpickleで検索しました。Preserve custom attributes when pickling subclass of numpy arrayが見つかりました。答えはカスタム.__reduce__と.__setstate__です。