numpy ORM を使用してデータ シミュレーション フレームワークを構築しています。ここでは、numpy 配列を直接操作するよりも、クラスやオブジェクトを操作する方がはるかに便利です。それにもかかわらず、シミュレーションの出力は numpy array である必要があります。また、blockz はバックエンドとして非常に興味深いものです。
すべてのオブジェクト属性を numpy 配列にマップしたいと思います。したがって、numpy 配列は、クラスの列指向の「永続的」ストレージのように機能します。また、numpy(pandas) フレームワークを使用して計算できるオブジェクトに「新しい」属性をリンクする必要があります。そして、同じバックエンドを使用して、それに応じてそれらをオブジェクトにリンクするだけです。
そのようなアプローチの解決策はありますか？HPC の方法で構築する方法をお勧めしますか? 私はdjango-pandasだけを見つけました。PyTables は、新しい列属性の追加が非常に遅いです。
次のようなもの (np_array へのポインターに取り組んでいます):
class Instance()
def __init__(self, np_array, np_position):
self.np_array = np_array
self.np_position = np_position
def get_test_property():
return(self.np_array[np_position])
def set_test_property(value):
self.np_array[np_position] = value